これはよくある問題です。パラメータの中に理論的に無限大となるものがあった場合に「不安定」と出力されます。モデルが応答変数の値を完全に推定できる場合や、そのデータで推定できるパラメータがさらに存在する場合(これは"sparse"データである場合、sparseとは共変量の繰り返しがまったく無い、またはほんの少ししか無いという意味)です。
変数の数を減らしたり、連続尺度の変数をカテゴリカルな変数に変えるのも解決策の1つです。どの変数が削られるべきか、あるいはどの変数をカテゴリカルなものに変更すればよいかという情報はありません。なぜならば、同時にすべてのものが関係しているからです。一般に、作成されたモデルはオブザベーションのグループ化には使用できますが、パラメータの推測に使うべきではありません。
FAQ # 1232