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Usar estimaciones de inicio

Si tiene estimados de inicio, ingrese una columna que se aplicará a todas las variables de respuesta o ingrese una columna separada para cada variable de respuesta. Cada columna debe contener un valor por cada coeficiente en la tabla de regresión en el orden en que aparecen los coeficientes en la tabla de regresión.

La solución de máxima verosimilitud pudiera no converger si las estimaciones de inicio no se encuentran próximas a la solución real. Si el algoritmo no converge en una solución, especifique lo que a su juicio son valores de inicio adecuados. Para obtener más información, vaya a Ingreso de valores para parámetros del modelo estimados.

Número máximo de iteraciones

Ingrese un entero positivo para especificar el máximo número de iteraciones para el método de máxima verosimilitud. El valor predeterminado es 20. Minitab utiliza el algoritmo de Newton-Raphson modificado, un método recursivo, para calcular las estimaciones de máxima verosimilitud. Si Minitab alcanza el número máximo de iteraciones antes de la convergencia, el comando se detendrá.

Establecer forma (Weibull) o escala (otras distribuciones) en

Para estimar otros coeficientes del modelo mientras se mantiene fijo el parámetro de forma o escala, ingrese un valor que se utilizará como el parámetro de forma o escala para todas las variables de respuesta o ingrese un número de valores que sea equivalente al número de variables de respuesta.

Usar estimaciones históricas: Seleccione esta opción para ingresar sus propias estimaciones para los parámetros del modelo. Ingrese una columna que se aplicará a todas las variables de respuesta o ingrese una columna separada para cada variable de respuesta. Cada columna debe contener un valor por cada coeficiente en la tabla de regresión en el orden en que aparecen los coeficientes en la tabla de regresión.

Usted puede utilizar estimaciones históricas para realizar la validación cruzada del modelo con una muestra independiente. Para obtener más información, vaya a Ingreso de valores para parámetros del modelo estimados.