Il existe plusieurs scénarios pour lesquels vous pourriez entrer des valeurs pour les estimations des coefficients. Par exemple, vous pouvez souhaiter donner des estimations de départ pour faire converger l'algorithme vers une solution, ou valider un modèle avec un échantillon indépendant.
- Convergence : la solution du maximum de vraisemblance peut ne pas converger si les estimations initiales ne sont pas proches de la solution réelle. Si l'algorithme ne converge pas vers une solution, vous pouvez indiquer des valeurs initiales qui vous semblent appropriées pour les estimations des paramètres dans Estimations initiales
pour l'algorithme, dans la sous-boîte de dialogue Options.
- Validation : Vous souhaitez peut-être valider le modèle avec un échantillon indépendant. Pour ce faire, vous pouvez diviser les données en deux sous-ensembles. Utilisez le premier sous-ensemble pour estimer les coefficients et les stocker. Si vous entrez les estimations dans la zone Estimations pour le
modèle de validation de la sous-boîte de dialogue Options, Minitab utilise ces valeurs comme estimations des paramètres au lieu de calculer de nouvelles estimations. Vous pouvez ensuite évaluer l'ajustement du modèle pour l'échantillon indépendant.
Dans les deux cas, entrez une colonne commençant par l'estimation de la constante, les entrées suivantes correspondant aux termes du modèle suivant l'ordre dans lequel ils apparaissent dans la zone Modèle ou dans les résultats.
