Résolution des problèmes de convergence ou de divergence

Lorsque l’algorithme de Newton-Raphson ne converge pas ou diverge pour une analyse de distribution Fiabilité/Survie, il faut envisager d’ajuster une ligne de régression à travers les données en alternative à une méthode d’estimation itérative.

Lorsque vous estimez les paramètres pour l’une des analyses de distribution de Minitab dans Reliability/Survival, Minitab utilise l’algorithme de Newton-Raphson pour calculer des estimations de maximum de vraisemblance des paramètres qui définissent la distribution. Toutes les fonctions résultantes sont calculées à partir de cette distribution. Les messages indiquant que l’algorithme a cessé de chercher une solution apparaissent parce que Minitab est loin de la véritable solution. Cela signifie que la fonction n’est pas optimale ou que les estimations réelles continuent de changer.

Une option à considérer lorsque l’algorithme de Newton-Raphson diverge ou ne converge pas est d’ajuster une droite de régression à travers les données. Cette méthode d’estimation n’est pas algorithmique.

Ajustez une droite de régression pour que la convergence ne soit pas un problème

Choisissez l’une des commandes d’analyse de distribution qui estiment les paramètres :
- Stat > Fiabilité/Survie > Analyse de loi > Diagramme d'identification de loi
- Stat > Fiabilité/Survie > Analyse de loi > Diagramme de présentation de loi
- Stat > Fiabilité/Survie > Analyse de loi > Analyse de loi paramétrique
Sélectionnez le bouton qui vous permet de choisir la méthode d’estimation.
- Pour Diagramme de présentation de loi, sélectionnez Options.
- Pour Analyse de loi paramétrique et Diagramme d'identification de loi, sélectionnez Ajustement de la loi.
Sous Méthode d'estimation, sélectionnez Moindres carrés (temps de défaillance(X) sur rang(Y)).