GLMMの固定効果の計算を高速化するにはどうすればよいですか？

私はシミュレーション研究を行っています。これは、一般化線形混合モデルから取得した推定値（実際には、固定効果の2つの推定値の1つ（GLMMとLMMの1つ）の積）を必要とします。調査を適切に行うには、毎回1000または1500のブートストラップレプリケーションで約1000のシミュレーションが必要です。これには、私のコンピューターでかなりの時間がかかります（数日）。

How can I speed up the computation of these fixed effects?

より具体的には、私は3つの方法で繰り返し測定され、変数X、M、およびYを発生させる被験者があります。ここで、XとMは連続で、Yはバイナリです。我々は2つの回帰方程式持っ Yところための基礎となる潜在連続変数であるとIIDされないエラー。 ブートストラップしたい統計はです。したがって、各ブートストラップ複製には、LMMとGLMMのフィッティングが必要です。私のRコードは（lme4を使用）Y * = β 0 + β 1 X + β 2 M + ε 2 * Y α 1 β

    stat=function(dat){
        a=fixef(lmer(M~X+(X|person),data=dat))["X"]
        b=fixef(glmer(Y~X+M+(X+M|person),data=dat,family="binomial"))["M"]
        return(a*b)
    }

線形モデルとして近似しただけでもは同じ推定値になるので、時間は節約できますが、では同じトリックが機能しません。β $\alpha_1$$\beta_2$

より高速なコンピュータを購入する必要があるだけですか？:)

開始値を指定するのに役立つはずですが、どれくらいかはわかりません。シミュレーションとブートストラップを行うときは、「真の」値またはブートストラップされていない推定値、あるいはその両方を知っている必要があります。のstart =オプションでそれらを使用してみてくださいglmer。

また、収束を宣言するための許容範囲が必要以上に厳しいかどうかを調べることを検討することもできます。lme4ただし、ドキュメントからそれらを変更する方法はわかりません。

新しいコンピュータを購入する前に、他の2つの可能性も考慮してください。

1. 並列計算-ブートストラップは簡単に並列実行できます。コンピューターがかなり新しい場合は、おそらく4つのコアがあります。Rのマルチコアライブラリをご覧ください。
2. クラウドコンピューティングも可能であり、かなり安価です。アマゾンクラウドを使用してRスクリプトを実行している同僚がいます。彼らはそれが非常に費用効果が高いことを発見しました。

それはおそらくより速いコンピュータかもしれません。しかし、これはうまくいくかもしれない一つのトリックです。

$Y^*$$Y$$Y^*$

$g(.)$$Y=1$$Y^*$$g(z)=log \Big(\frac{z}{1-z}\Big)$

$Y\rightarrow Y\sim Bernoulli(p)$$p\sim Beta(Y_{obs}+\frac{1}{2},1-Y_{obs}+\frac{1}{2})$$Y's$$1$$n_i$$Y_i$

$p_{sim}$$Y_{sim}=g(p_{sim})$$Y_{sim}$$N\times S$$N$$S$

$gmler()$$lmer()$$Y$$lmer()$$b$

もう少し明確に説明する必要がある場合はお知らせください