警告消息：并非所有模型都适用于相同数量的观测值

Question

我正在为具有不同结构的多个型号装配配件。每种结构的示例：

> m1 <- glmer(X~Y1+Y2+Y3+(1|B/C),control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=100000)), data = dataset, family=binomial(link="logit"))
> 
> m2 <- glmer(X~Y1*A+Y2*A+Y3*A+(1|B/C),control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=100000)), data = dataset, family=binomial(link="logit"))
> 
> m3 <- glmer(X~(1+Y1|B)+Y2+Y3,control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=100000)), data = dataset, family=binomial(link="logit"))

我对所有这些数据都使用相同的数据集，并且希望使用AIC()包中的stats公式比较AIC值。运行AIC(m1, m2, m3)后，我收到以下警告消息：

Warning message:
In AIC.default(m1, m2, m3) :
  models are not all fitted to the same number of observations

我检查了所有观察结果的数量，但确实不同：

> nobs(m1)
[1] 157278

> nobs(m2)
[1] 150164

> nobs(m3)
[1] 157278

但是我不明白为什么这个值会有所不同，因为我使用的是完全相同的数据集（我从一开始就对模型和模型运行了两次，以确保所有模型都相同）。

与模型的公式有关吗？