把你数据发上来，我来拟合后看看， 用writetable 写成逗号文件，直接粘贴上来。我感觉是参数传递问题。

这个警告信息通常出现在Logistic回归中当模型遇到了完全分离的问题时。这意味着在你的数据集中，存在一些自变量的某个特定组合下，所有的观测值都属于同一个类别（即因变量的一个水平）。这会导致概率估计为0或1，并且使得迭代算法无法找到一个最优解。

例如，在你的数据中，可能存在某种模式，当自变量处于某些特定的组合时，所有观察结果都是因变量中的“成功”或“失败”。在这种情况下，模型将不能收敛到唯一解，因为任何一个使这些观测值预测概率为1（或0）的参数估计都会是合理的解。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. **数据调整**：检查你的自变量是否有过多的水平数或者是否存在完全分离的情况。可以考虑合并一些自变量的水平以减少这种现象的发生。
   
2. **增加正则化**：使用带有Lasso（L1）或Ridge（L2）正则化的Logistic回归模型，可以帮助避免参数估计的过拟合。

3. **Firth logistic regression**：这是一种在似然函数中加入偏移量的方法来解决分离问题。在R语言中，可以使用`logistf`包实现。
   
4. **增加观测值或收集更多数据**：有时候，增加样本数量可以缓解完全分离的问题。

5. **降维**：如果自变量之间存在多重共线性或者相关性过高，可以尝试进行主成分分析（PCA）或者因子分析来降低维度后再进行建模。
   
6. **使用Bayesian方法**：Bayesian logistic regression通过定义先验分布可能能帮助缓解完全分离问题。

请根据你的具体情况进行调整和选择。如果数据量较小或变量水平过多，前两种方法可能是更直接的解决方案。在处理复杂模型时，考虑使用Firth回归或其他统计软件包提供的高级方法可能会更加合适。

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