Solucionar problemas com convergência ou divergência

Quando o algoritmo Newton-Raphson não converge ou diverge para uma análise de distribuição de Confiabilidade/Sobrevivência, considere se deve ajustar uma linha de regressão através dos dados como alternativa a um método de estimativa iterativa.

Quando você estima parâmetros para uma das análises de distribuição do Minitab em Confiabilidade/Sobrevivência, o Minitab usa o algoritmo de Newton-Raphson para calcular estimativas de máxima verosimilhança dos parâmetros que definem a distribuição. Todas as funções resultantes são calculadas a partir dessa distribuição. Mensagens que indicam que o algoritmo parou de buscar uma solução ocorrem porque o Minitab está longe da solução verdadeira. Isso significa que a função não é ótima ou que as estimativas reais continuam mudando.

Uma opção a considerar quando o algoritmo de Newton-Raphson diverge ou não converge é ajustar uma linha de regressão através dos dados. Esse método de estimativa não é algorítmico.

Ajuste uma linha de regressão para que a convergência não seja um problema

Escolha um dos comandos de análise de distribuição que estime parâmetros:
- Estat > Confiabilidade/sobrevivência > Análise de distribuição > Gráfico de identificação de distribuição
- Estat > Confiabilidade/sobrevivência > Análise de distribuição > Gráfico da visão geral de distribuição
- Estat > Confiabilidade/sobrevivência > Análise de distribuição > Análise de distribuição paramétrica
Selecione o botão que permite escolher o método de estimativa.
- Para Gráfico da visão geral de distribuição, selecione Opções.
- Para Análise de distribuição paramétrica e Gráfico de identificação de distribuição, selecione Ajuste de distribuição.
Em Método de Estimação, selecione Mínimos Quadrados (tempo de falha (X) no posto (Y)).