Неразрешенная ошибка деления шага PIRLS с Imer4 (бином)

Question

Я пытаюсь запустить анализ выбора модели (с MuMIn и AICc), основанный на наборе моделей смешанных эффектов с семейством биномиального распределения. Мои данные выглядят так (извините, что не опубликовали их более элегантно)

глава данных

И насыщенная модель (из 38 комбинаций) такова:

model1 <-glmer( occ~Habitat*NDVI_centre+Dist_Paths+Dist_Power_Lines+Dist_relocation + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)

Некоторые модели работают без сбоев, но примерно половина моделей выдает мне эту ошибку:

Ошибка в pwrssUpdate(pp, resp, tol = tolPwrss, GQmat = GHrule(0L), compDev = compDev,: (maxstephalfit), при делении на два шага PIRLS не удалось уменьшить отклонение в pwrssUpdate

Я не смог найти решение для этого и буду признателен за любые рекомендации.

надеюсь, полезная информация:

1. все переменные были центрированы
2. одни и те же параметры (indp var) использовались в модели с другой переменной биномиального отклика и работали нормально.
3. набор данных большой (44000 наблюдений)

Более подробно:

Полный набор данных можно найти здесь

Следующие модели не показали ошибок (только пара примеров):

`model38<-glmer( occ~Habitat + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)
 model33 <-glmer( occ~Habitat+Dist_Paths + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)
model8 <-glmer( occ~Habitat+Dist_Paths+Dist_Power_Lines+NDVI_centre + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)

`Но они показали вышеуказанную ошибку:

model3 <-glmer( occ~Dist_Paths+Dist_Power_Lines+Dist_relocation+NDVI_centre + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)
model1 <-glmer( occ~Habitat*NDVI_centre+Dist_Paths+Dist_Power_Lines+Dist_relocation + (1 | Individual) , family=binomial , data=g.hab, control=glmerControl(optimizer="bobyqa"),nAGQ=10)

`

большое спасибо