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.
