Especifique opções para o algoritmo em Modelo de efeitos mistos de ajuste

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Você pode alterar as opções de algoritmo por várias razões. Por exemplo, é possível fornecer estimativas de partida para que o algoritmo convirja para uma solução. Também é possível fornecer estimativas e não iterar para avaliar os resultados calculados usando as estimativas inseridas.

Valor de variância inicial
Para especificar valores iniciais diferentes da Estimativa Não Viciada de Norma Mínima (MINQUE), insira um valor para cada termo aleatório. O valor de Erro deve ser maior do que 0. Pelo menos um dos valores para os termos modelo deve ser maior do que 0. Nenhum dos valores pode ser negativo.
Número máximo de iterações
Se o algoritmo não convergiu, você pode aumentar o número máximo de iterações para tentar alcançar a convergência. Insira 0 para usar os valores em Valor de variância inicial como os componentes de variância na análise. Por exemplo, digite 0 quando quiser especificar os componentes para avaliar os resultados calculados usando as estimativas inseridas.
Tolerância de convergência para estimativas de variância
Normalmente, o valor padrão funciona bem. Quanto menor o valor, mais rigoroso é o critério de convergência. Quanto maior o valor, menos rigoroso é o critério de convergência.
Tolerância de convergência para função de verossimilhança
Normalmente, o valor padrão funciona bem. Quanto menor o valor, mais rigoroso é o critério de convergência. Quanto maior o valor, menos rigoroso é o critério de convergência.
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