Konvergenz fehlgeschlagen (Schritthalbierungsgrenze). Lösung für diesen Fehler?Ich habe 3 kontinuierliche Faktoren und eines der Ergebnisse der Studie war, ob das Produkt bestanden wurde oder nicht (Daten sind beigefügt). Wenn ich versuche, die Ordinallogistik dafür auszuführen, erhalte ich die Fehlermeldung „ALERT: KONVERGE fehlgeschlagen (SCHRITTHALBUNGSGRENZE)“ ' und nach der Warnung erhalte ich eine Ausgabe, bin mir aber nicht sicher, ob die Ergebnisse zuverlässig sind oder nicht. Warum erhalte ich diesen Fehler und wie kann ich ihn beheben?
Betreff: Konvergenz fehlgeschlagen (Schritthalbierungsgrenze). Lösung für diesen Fehler?@MathStatChem Vielen Dank für die ausführliche Antwort. Die von Ihnen erwähnte Lösung lieferte das Modell, das funktionieren wird, aber als ich es versuchte, erhalte ich unterschiedliche Ergebnisse (in der Parameterschätztabelle sind nicht alle Haupteffekte sowie Zwei-Wege-Interaktionen aufgeführt und keine davon ist signifikant). Fehlt mir hier etwas?
Wie Sie bereits erwähnt haben, ändert sich auch die Verteilung in „multinomial“, wenn ich diese Variable von ordinal in nominal ändere, und es wird ein Modell ohne signifikante Ergebnisse zurückgegeben.
Betreff: Konvergenz fehlgeschlagen (Schritthalbierungsgrenze). Lösung für diesen Fehler?Mein Fehler! Ich dachte an „logistische Regression“, aber es handelt sich nicht um die Persönlichkeit „Nominal Logistic“ oder „Ordinal Logistic“. Es handelt sich um die Persönlichkeit des Generalisierten Linearen Modells. Es bietet die Firth-Bias-Anpassung mit einer binären Antwort.
Betreff: Konvergenz fehlgeschlagen (Schritthalbierungsgrenze). Lösung für diesen Fehler?Oh, Moment, die Firth-Bias-Anpassung ist verfügbar, wenn Sie als Personality-in-Fit-Modell das Generalisierte Lineare Modell wählen, aber dann müssen Sie die Verteilung (Binomial) und die Verknüpfungsfunktion (Logit) angeben.
Ich denke jedoch immer noch, dass die Ridge-Schätzmethode in der Generalisierten Regression für diese Situation besser ist.
Betreff: Konvergenz fehlgeschlagen (Schritthalbierungsgrenze). Lösung für diesen Fehler?Die Anpassung der fünften Vorspannung ist in „Modell anpassen“ nicht mehr als Option verfügbar.
Mir ist auch aufgefallen, dass die Variable „defect“ als Ordinalzahl angegeben ist.Ändern Sie es in „Nominal“.Es wird Ihnen zumindest nicht der Schritthalbierungsfehler in „Modell anpassen“ angezeigt, und die Ausgabe zeigt Ihnen dann an, dass alle Parameterschätzungen instabil sind (was auf eine Trennung hinweist).
Betreff: Konvergenz fehlgeschlagen (Schritthalbierungsgrenze). Lösung für diesen Fehler?Ich denke, das Problem besteht darin, dass die Daten eine „perfekte Trennung“ haben.Sehen Sie sich das 3D-Streudiagramm der drei Faktoren an, farbig/markiert durch Bestanden/Nicht bestanden (bestanden ist die grüne Pyramide, nicht bestanden ist der rote Kreis).Sie können in diesem Bereich eine Ebene zeichnen, die die Pass/Fail-Ergebnisse trennt.Um eine logistische Regression ohne Konvergenzfehler durchzuführen, benötigen Sie eine gewisse Überlappung der Bestehens- und Nichtbestehensbedingungen im Faktorraum.Wenn Sie die Anpassung in der Generalisierten Regression nur mit Haupteffekten durchführen, werden Sie feststellen, dass einer der Faktoreffekte nicht geschätzt werden kann.
Es ist etwas merkwürdig, dass Sie bei der logistischen Regressionsanpassung mit den Haupteffekten + Zwei-Faktor-Wechselwirkungen in der Generalisierten Regression nicht den Fehler erhalten (es muss eine Parameterregularisierung durchgeführt werden?), aber für diese Anpassung sehen Sie das Alle Haupteffekte sind nicht signifikant, aber die Wechselwirkungen zwischen den beiden Faktoren sind alle signifikant.Auch das ist sehr ungewöhnlich und deutet darauf hin, dass das Modell überspezifiziert ist.Auch die Konfidenzintervalle für die Parameterschätzungen sind riesig, was ebenfalls auf das Problem der Trennung hinweist.
Sie können versuchen, das ordinale logistische Regressionsmodell mithilfe der „Ridge“-Schätzmethode anzupassen (die eine Parameterverkleinerung bewirkt und dabei hilft, einige der Trennungsprobleme zu überwinden) und „Leave-one-out“ als Validierungsmethode zu verwenden (wird zur Auswahl verwendet). der optimale Gratparameter).Dadurch ergibt sich eine stabile Passform des Modells, allerdings muss noch geprüft werden, ob dieses Modell sinnvoll ist.
Betreff: Konvergenz fehlgeschlagen (Schritthalbierungsgrenze). Lösung für diesen Fehler?@Mark_Bailey Ich denke, das ist ein Trennungsproblem (ich habe einige Artikel gelesen und denke, dass es sich um ein Trennungsproblem handelt). Nein, ich habe nicht ausgewählt Option zur Firth-Bias-Anpassung im Dialogfeld „Modell anpassen“.
Betreff: Konvergenz fehlgeschlagen (Grenzwert für Schritthalbierung). Lösung für diesen Fehler?Ich habe im Moment kein JMP. Haben Sie ein Trennungsproblem? Haben Sie im Dialogfeld „Modell anpassen“ die Option „Firth-Bias-Anpassung“ ausgewählt?
