Si rxLogit() ne converge dans le nombre maximal d’itérations autorisées, et si c’est également vrai pour les autres programmes, de différence de coefficients estimés la raison la plus probable est que différents « contraste » est utilisés. Une autre raison possible est que si le modèle est singulier (rang en) et les variables sont supprimés pour supprimer les singularités, les valeurs des coefficients restants dépendra quelles variables sont supprimées, et cela peut différer selon les programmes (Ceci peut être considéré comme un type de contraste).

Si un programme ne convergent, leurs estimations ne sont pas fiables et ne peuvent pas être comparées. Utilisation de différentes valeurs initiales peut conduire à la convergence. Par exemple, définir l’argument d’initialValues égal à 0 et utilise tous des 0 comme valeurs de départ. Ou définir un vecteur avec le nombre correct d’éléments.

rxLogit affiche le numéro de la condition de la matrice de covariance-écart final comme un indicateur de la fiabilité numérique des résultats. Il se termine estimation si le modèle est trop mal conditionnés pour donner des estimations fiables.

Besoin d’aide ?

Développez vos compétences

Découvrez des formations >

Accédez aux nouvelles fonctionnalités en avant-première

Rejoindre Microsoft Insider >

Ces informations vous ont-elles été utiles ?

Dans quelle mesure êtes-vous satisfait(e) de la qualité de la langue ?
Qu’est-ce qui a affecté votre expérience ?

Nous vous remercions de vos commentaires.

×