Angeben der Optionen für den Algorithmus in Modell mit gemischten Effekten anpassen

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Sie können die Optionen für den Algorithmus aus verschiedenen Gründen ändern. Sie können beispielsweise Startschätzungen angeben, so dass der Algorithmus gegen eine Lösung konvergiert. Sie können auch Schätzwerte angeben und keine Iterationen ausführen, um die mit den eingegebenen Schätzwerten berechneten Ergebnisse auszuwerten.

Startwert für Varianz
Um Startschätzwerte anzugeben, die sich von den MINQUE-Schätzwerten (quadratische erwartungstreue Schätzung mit minimaler Norm) unterscheiden, geben Sie einen Wert für jeden Zufallsterm ein. Der Wert für Fehler muss größer als 0 sein. Mindestens ein Wert für die Modellterme muss größer als 0 sein. Keiner der Werte darf negativ sein.
Maximalzahl der Iterationen
Wenn der Algorithmus nicht konvergiert, können Sie die maximale Anzahl der Iterationen vergrößern, um zu versuchen, Konvergenz zu erreichen. Geben Sie 0 ein, um die Werte in Startwert für Varianz als Varianzkomponenten in der Analyse zu verwenden. Geben Sie beispielsweise 0 ein, wenn Sie die Komponenten eingeben möchten, um die mit den eingegebenen Schätzwerten berechneten Ergebnisse auszuwerten.
Konvergenztoleranz für Varianzschätzwerte
In der Regel ist der Standardwert gut geeignet. Je kleiner der Wert, desto stringenter ist das Kriterium für Konvergenz. Je größer der Wert, desto weniger stringent ist das Kriterium für Konvergenz.
Konvergenztoleranz für Likelihood-Funktion
In der Regel ist der Standardwert gut geeignet. Je kleiner der Wert, desto stringenter ist das Kriterium für Konvergenz. Je größer der Wert, desto weniger stringent ist das Kriterium für Konvergenz.