[R] model mix problem. FALSE CONVERGENCE

From: mergullo <rafallorach_at_yahoo.es>
Date: Wed, 30 Jul 2008 06:54:58 -0700 (PDT)

Hi R users
I try to use the lme but I can´t!!!!!
My script is (some words in french, sorry!!):

rm(list=ls(all=TRUE)) #Efface tous les objets en mémoire pour éviter des erreurs

library(MASS)      #Chargement des Librairies
library(car)
library(Hmisc)
library(tkWidgets)
library(svDialogs)
library(multtest)
library(nlme)

#Rep <- "C:/Documents and Settings/U3M/Bureau/steph/Scripts R/"
Rep <- "C:/Documents and Settings/rafa/Mis documentos/metabolomics/Scripts R/Modèles Mixtes/"

# Choix du fichier à traiter

source(sprintf("%sinfile2bis.q",Rep))
para<-infile2bis() # Ouvre une petite interface permettant de sélectionner le fichier

                # que l'on veut traiter
Fic <- para$fichier # fic est le fichier à traiter
pat <- para$pat     # Répertoire de résultats
CLASSE <- noquote(para$classe[1:2]) # Facteurs à étudier
.method<-which(para$checks2!=F)      #Méthode d'ajustement des p-values

# Vérification qu'on est bien ds le bon répertoire de travail
if ( getwd()!=dirname(Fic[1]) ) setwd(dirname(Fic[1]))

## Quelques conditions à vérifier

if (sum(CLASSE=="")>=1) {

    guiDlgMessage("Il faut spécificier deux variables catégorielles.",

                   title = "ERROR", type = "ok", icon = c("error"), parent =
0)

    stop("Il faut spécificier deux variables catégorielles") }     

if (sum(para$checks1==c(T,T))==2) {

    guiDlgMessage("Il ne faut cocher qu'une seule case pour la ligne Transformation des données.",

                   title = "ERROR", type = "ok", icon = c("error"), parent =
0)

    stop("Il ne faut cocher qu'une seule case pour la ligne Transformation des données") }

if (length(which(para$checks2)==T)>1) {

    guiDlgMessage("Vous ne pouvez choisir qu'une seule méthode de correction des p-values, ne cochez qu'une seule case.",

                   title = "ERROR", type = "ok", icon = c("error"), parent =
0)

    stop("Error : vous ne pouvez choisir qu'une seule méthode de correction des p-values ")}

###################################### Manipulation sur le fichier de
données

    titi <- read.table(Fic[2],header=T,sep="\t") # Lecture du fichier Protocole

    indiv <- as.character(titi[,1])                #Identifiant des
individus

    Subject <- as.factor(titi[,1])
    n <- dim(titi)[1] #Nb individus     

    toto1 <- read.table(Fic[1],header=T,sep="\t") # Lecture du fichier de données

    ions <- as.character(toto1[,1]) #Identifiant des ions

    ## La matrice des Intensités
    if (sum(para$checks1==c(T,F))==2) {

          toto <- log2(t(toto1[,-c(1:(dim(toto1)[2]-n))])+1) }

    if (sum(para$checks1==c(F,T))==2) {

          toto <- t(toto1[,-c(1:(dim(toto1)[2]-n))]) }

    if (sum(para$checks1==c(F,F))==2) {

          toto <- t(toto1[,-c(1:(dim(toto1)[2]-n))]) }     

    nvar <- dim(toto)[2] #Nb variables = Nb ions

    if (is.numeric(toto)==F) {
    guiDlgMessage("Problème de fichier :\r\n vérifier vos données.",

                   title = "ERROR", type = "ok", icon = c("error"), parent =
0)

    stop("Nombre d'individus différents dans les deux fichiers : vérifier vos données")}

    Facteurs <- titi[,-1] #Les facteurs

    #Création d'un répertoire où enregistrer les résultats     if (any(dir(getwd())==strsplit(pat,"/"))==F) {

              if (pat!="") { dir.create(file.path(getwd(),pat)) }     }

##################################### ANOVA 2 voies

    v1 <- Facteurs[[CLASSE[1]]]
    v2 <- Facteurs[[CLASSE[2]]]

    if (is.null(v1) | is.null(v2)) {

        guiDlgMessage("Vous n'avez pas spécifier un facteur catégoriel correct.\r\n\r\nAttention, il faut que le nom du facteur que vous entrez \r\ndans l'interface et celui du fichier protocole soient \r\nexactement les mêmes.\r\n\r\nR est sensible à la case.",

                       title = "ERROR", type = "ok", icon = c("error"),
parent = 0)
        }

    ## ANOVA 2 facteurs

          Resultats=NULL
          Res=NULL
          i=0
          while(i!=length(ions)) {
          i=i+1
          myion=toto[,i]
          mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")    

## effet aléatoire sujet(v1)
#summary(mixed) #anova(mixed) zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) } if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed)
Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} if (i!=length(ions)) { while(i!=length(ions)) { i=i+1 myion=toto[,i] mixed=lme(myion ~ v1*v2, random= ~ 1 | Subject/v1,method="REML")
## effet aléatoire sujet(v1)
zz=anova(mixed) Res <- data.frame(ions[i],toto1[i,2:(dim(toto1)[2]-n)],t(zz[-1,4]),toto1[i,c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])]) Resultats <- rbind(Resultats,Res) }} dimnames(zz)[[1]][-1] <- c(para$classe[1],para$classe[2],sprintf("%s:%s",para$classe[1],para$classe[2])) names(Resultats) <- c("IONS", dimnames(toto1)[[2]][2:(dim(toto1)[2]-n)], dimnames(zz)[[1]][-1],

dimnames(toto1)[[2]][c((dim(toto1)[2]-n+1):dim(toto1)[2])])

    ## Sauvegarde des résultats
    if (.method==1) {

          write.table(Resultats,sprintf("%sModèleMIXED-%sfacteurs - %s-%s avec interaction.txt",

                    pat,sum(CLASSE!=""),para$classe[1],para$classe[2]),
                    sep="\t",quote=F,row.names=F,
                    col.names=names(Resultats))
    }

    if (.method != 1) {

          procs<-c("Bonferroni","BH") [.method-1]
          adj1<-mt.rawp2adjp(Resultats[,2],procs)
          Resultats[,2] <- adj1[[1]][,2][order(adj1$index)]
          adj2<-mt.rawp2adjp(Resultats[,3],procs)
          Resultats[,3] <- adj2[[1]][,2][order(adj2$index)]
          adj3<-mt.rawp2adjp(Resultats[,4],procs)
          Resultats[,4] <- adj3[[1]][,2][order(adj3$index)]

          ## Sauvegarde des p-values ajustées avec la méthode choisie
          write.table(Resultats,
                      sprintf("%sModèleMIXED-%sfacteurs - %s-%s avec
interaction - avec correction %s.txt",pat,sum(CLASSE!=""),
                      para$classe[1],para$classe[2],procs[.method-1]),
                      sep="\t",quote=F,row.names=F,
                      col.names=names(Resultats))
    }

#################################### Calcul des moyennes par niveau de
facteurs

    titi1=toto1[,-c(1:(dim(toto1)[2]-n))]     moy<-NULL

        for ( u in 1:length(levels(v1)) ) {
                    y <- apply(titi1[v1==levels(v1)[u]],1,mean)
                    moy <- cbind(moy,y)
        }
        dimnames(moy)[[1]] <-  ions
        for ( u in 1:length(levels(v2)) ) {
                    y <- apply(titi1[v2==levels(v2)[u]],1,mean)
                    moy <- cbind(moy,y)
        }

        for ( u in 1:length(levels(v1:v2)) ) {
                    y <- apply(titi1[v1:v2==levels(v1:v2)[u]],1,mean)
                    moy <- cbind(moy,y)
        }


        dimnames(moy)[[2]] <- c(levels(v1),levels(v2),
              levels(v1:v2))
        ## Sauvegarde des moyennes
        write.table(data.frame(ions,moy),
                sprintf("%sRésumé - moyenne des différents facteurs %s-%s
avec interaction.csv",pat,
                para$classe[1],para$classe[2]),
                sep=";",quote=F,row.names=F,
                col.names=c("IONS",dimnames(moy)[[2]]) )


      ## Boite d'information que la modélisation est terminée
      guiDlgMessage("modélisation GLM 2-WAY terminée.", title = "Message",
type = c("ok"),
      default = 1, icon = "info", parent = 0,
      GUI = getOption("guiWwidgets"))

I got this error message:
Erro en lme.formula(myion ~ v1 * v2, random = ~1 | Subject/v1, method = "REML") :
        nlminb problem, convergence error code = 1; message = false convergence (8)
Some idea about what is happening???
Thanks in advance

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https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.
Received on Wed 30 Jul 2008 - 14:31:25 GMT

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