REML-Analyse / Im Gradienten konvergierte IterationenWelche Bedeutung hat die Aussage „Im Gradienten konvergierte Iterationen“ in der Iterationsausgabe im REML-Varianzkomponentenschätzungsbericht?
Welche Auswirkungen hat außerdem die Verwendung dieser REML-Analyse zur Bewertung des Restfehlers, wenn die Iterationen nicht im Gradienten konvergieren?Ist dies ein Hinweis darauf, dass der Datensatz für die Analyse nicht geeignet war?
Danke!
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: REML-Analyse / Im Gradienten konvergierte IterationenDas REML-Verfahren ist ein „Suchalgorithmus“ oder eine „numerische Optimierung“. Diese Methoden werden verwendet, wenn keine geschlossene Lösung existiert. Es ist im Allgemeinen nicht garantiert, dass solche Methoden das globale Optimum finden, sie ergreifen jedoch häufig Schritte, um die Konvergenz zu einem lokalen Optimum zu minimieren. Darüber hinaus kann die endliche Genauigkeit der numerischen Routinen und des Prozessors zu verschiedenen Fehlern führen (keine Fehlermeldung, sondern eine Abweichung vom wahren Wert). Schließlich werden die meisten Methoden beendet, wenn eines von mehreren Konvergenzkriterien erfüllt ist. Das heißt, es handelt sich nicht um eine erschöpfende Suche.
Mangelnde Konvergenz könnte zu „ausreichend guten“ Ergebnissen führen, aber in einem solchen Fall ist es am besten, den Ergebnissen nicht zu vertrauen. Eine fehlende Konvergenz kann durch die Art der Daten oder durch zu strenge Konvergenzkriterien verursacht werden.
