您可以基于几个原因更改算法选项。例如，您可以提供起始估计值，以便算法收敛为解。您还可以提供估计值，并且不通过迭代来评估使用输入的估计值计算的结果。
- 初始方差值
- 要指定不同于最小范数无偏估计 (MINQUE) 的起始值，请为每个随机项输入一个值。误差的值必须大于 0。对于模型项，至少有一个值必须大于 0。所有值都不可以为负数。
- 最大迭代次数
- 如果算法未收敛，则可以增加最大迭代次数，以尝试成功收敛。输入 0 将初始方差值中的值用作分析中的方差分量。例如，如果您想要指定分量以评估使用所输入估计值计算的结果，则输入 0。
- 方差估计收敛公差
- 通常情况下，默认值即可。值越小，收敛的条件越严格。值越大，收敛的条件越宽松。
- 似然函数收敛公差
- 通常情况下，默认值即可。值越小，收敛的条件越严格。值越大，收敛的条件越宽松。
