Quão perto de zero deve ser a soma dos efeitos aleatórios no GLMM (com lme4)

Estou usando o lme4pacote no R para fazer alguma modelagem logística de efeitos mistos.
Meu entendimento era que a soma de cada efeito aleatório deveria ser zero.

Quando eu uso modelos mistos lineares de brinquedo lmer, os efeitos aleatórios geralmente são < confirmando minha crença de que alguns dos modelos binomiais de brinquedos But (e nos modelos dos meus dados binomiais reais) alguns dos efeitos aleatórios somam ~ 0,9.$10^{-10}$colSums(ranef(model)$groups) ~ 0

Devo me preocupar? Como eu interpreto isso?

Aqui está um exemplo de brinquedo linear

toylin<-function(n=30,gn=10,doplot=FALSE){
 require(lme4)
 x=runif(n,0,1000)
 y1=matrix(0,gn,n)
 y2=y1
 for (gx in 1:gn)
 {
   y1[gx,]=2*x*(1+(gx-5.5)/10) + gx-5.5  + rnorm(n,sd=10)
   y2[gx,]=3*x*(1+(gx-5.5)/10) * runif(1,1,10)  + rnorm(n,sd=20)
 }
 c1=y1*0;
 c2=y2*0+1;
 y=c(t(y1[c(1:gn),]),t(y2[c(1:gn),]))
 g=rep(1:gn,each=n,times=2)
 x=rep(x,times=gn*2)
 c=c(c1,c2)
 df=data.frame(list(x=x,y=y,c=factor(c),g=factor(g)))
 (m=lmer(y~x*c + (x*c|g),data=df))
 if (doplot==TRUE)
  {require(lattice)
   df$fit=fitted(m)
   plot1=xyplot(fit ~ x|g,data=df,group=c,pch=19,cex=.1)
   plot2=xyplot(y ~ x|g,data=df,group=c)
   print(plot1+plot2)
  }
 print(colMeans(ranef(m)$g))
 m
}

Nesse caso, o colMeans sempre sai$<10^{-6}$

Aqui está um exemplo de brinquedo binomial (eu compartilharia meus dados reais, mas eles estão sendo enviados para publicação e não tenho certeza de qual é a política do diário antes de postar):

toybin<-function(n=100,gn=4,doplot=FALSE){
  require(lme4)

  x=runif(n,-16,16)
  y1=matrix(0,gn,n)
  y2=y1
  for (gx in 1:gn)
  { com=runif(1,1,5)
    ucom=runif(1,1,5)
    y1[gx,]=tanh(x/(com+ucom) + rnorm(1)) > runif(x,-1,1)
    y2[gx,]=tanh(2*(x+2)/com + rnorm(1)) > runif(x,-1,1)
  }
  c1=y1*0;
  c2=y2*0+1;
  y=c(t(y1[c(1:gn),]),t(y2[c(1:gn),]))
  g=rep(1:gn,each=n,times=2)
  x=rep(x,times=gn*2)
  c=c(c1,c2)
  df=data.frame(list(x=x,y=y,c=factor(c),g=factor(g)))
  (m=lmer(y~x*c + (x*c|g),data=df,family=binomial))
  if (doplot==TRUE)
   {require(lattice)
    df$fit=fitted(m)
    print(xyplot(fit ~ x|g,data=df,group=c,pch=19,cex=.1))
   }
  print(colMeans(ranef(m)$g))
  m
}

Agora, o colMeans às vezes sai acima de 0,3 e, definitivamente, mais alto, em média do que o exemplo linear.

Como o código do @ Hemmo ficou um pouco distorcido na caixa "Bounty", estou adicionando esta versão reformatada como "wiki da comunidade". Se este não for um uso apropriado do wiki, peço desculpas antecipadamente. Sinta-se livre para removê-lo.

library(mvabund)
library(lme4) 
data(spider) 
Y <- as.matrix(spider$abund)
X <- spider$x 
X <- X[ ,c(1, 4, 5, 6)] 
X <- rbind(X, X, X, X, X, X, X, X, X, X, X, X) 
site <- rep(seq(1, 28), 12) 
dataspider <- data.frame(c(Y), X, site) 
names(dataspider) <- c("Y","soil.dry", "moss", "herb.layer", "reflection", "site") 
fit <- glmer(
  Y ~ soil.dry + moss + herb.layer + reflection + (1|site), 
  family = poisson(link = log), 
  data = dataspider,
  control = glmerControl(optimizer = "bobyqa")
)