혼합 효과 모형 적합의 알고리즘에 대한 옵션 지정

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여러 가지 이유로 알고리즘 옵션을 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 알고리즘이 해에 수렴하도록 시작 추정치를 제공할 수 있습니다. 또한 추정치를 입력하고 입력된 추정치를 사용하여 계산된 결과를 반복 평가하지 않을 수도 있습니다.

시작 분산 값
최소 기준 불편화 추정치(MINQUE)와 다른 시작 값을 지정하려면 모든 랜덤 항의 값을 입력하십시오. 오차의 값은 0보다 커야 합니다. 모형 항에 대한 하나 이상의 값이 0보다 커야 합니다. 어떤 값도 음수가 아니어야 합니다.
최대 반복 횟수
알고리즘이 수렴하지 않으면 수렴에 도달하기 위해 최대 반복 횟수를 늘릴 수 있습니다. 시작 분산 값의 값을 분석의 분산 성분으로 사용하려면 0을 입력하십시오. 예를 들어, 입력된 추정치를 사용하여 계산된 결과를 평가하기 위해 성분을 지정하려면 0을 입력하십시오.
분산 추정치에 대한 수렴 공차
일반적으로 기본값이면 충분합니다. 값이 작을수록 수렴 기준이 더 엄격합니다. 값이 더 클수록 수렴 기준이 덜 엄격합니다.
우도 함수에 대한 수렴 공차
일반적으로 기본값이면 충분합니다. 값이 작을수록 수렴 기준이 더 엄격합니다. 값이 더 클수록 수렴 기준이 덜 엄격합니다.
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