当使用lme4::lmer()与purrr::map()或for循环一起使用时，如何避免/解决"Downdated is not positive definite“错误？

当使用lme4::lmer()与purrr::map()或for循环一起使用时，避免或解决"Downdated is not positive definite"错误，可以尝试以下方法：

1. 检查数据：首先，确保输入的数据没有缺失值或异常值。使用summary()函数检查数据的统计摘要，以确保数据质量良好。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，包括标准化、去除离群值等。可以使用dplyr包中的函数进行数据处理，例如filter()、mutate()等。
3. 增加模型复杂度：尝试增加模型的复杂度，例如添加更多的解释变量或随机效应。这有助于提高模型的拟合度，减少"Downdated is not positive definite"错误的发生。
4. 调整优化算法：尝试使用不同的优化算法来拟合模型。lme4包中的lmerControl()函数可以用于设置优化算法的参数。例如，可以尝试使用bobyqa或Nelder-Mead算法。
5. 减少数据量：如果数据量非常大，可以尝试减少数据量，以减少计算复杂度。可以使用dplyr包中的sample_n()函数从数据集中随机抽样一部分数据进行建模。
6. 并行计算：使用parallel包或foreach包进行并行计算，以加快计算速度。这可以通过将lmer()函数嵌套在foreach()函数中，并设置适当的参数来实现。
7. 更新软件包版本：确保使用的软件包版本是最新的。可以使用update.packages()函数来更新已安装的软件包。
8. 寻求专家帮助：如果上述方法都无法解决问题，建议咨询相关领域的专家，例如统计学家或R语言专家，以获取更深入的帮助和指导。

请注意，以上方法仅供参考，具体解决方法可能因个体情况而异。