REML 분석/반복이 그라디언트에 수렴됨REML Variance Component Estimates Report의 반복 출력에 있는 "Iterations Converged in the Gradient"라는 문구의 의미는 무엇입니까?
또한 반복이 그래디언트에서 수렴하지 않는 경우 잔여 오류를 평가하기 위해 이 REML 분석을 사용하면 어떤 영향이 있습니까?이는 데이터 세트가 분석에 적합하지 않다는 표시입니까?
감사해요!
기본 데이터 분석 및 모델링Re: REML 분석/그라디언트에 수렴된 반복REML 절차는 '검색 알고리즘' 또는 '수치 최적화'입니다. 이러한 방법은 폐쇄형 솔루션이 존재하지 않을 때 사용됩니다. 이러한 방법은 일반적으로 전역 최적해를 찾는 것이 보장되지 않지만, 국소적 최적해로 수렴하는 것을 최소화하기 위한 조치를 취하는 경우가 많습니다. 또한 수치 루틴과 프로세서의 유한한 정밀도로 인해 다양한 오류(오류 메시지가 아니라 실제 값에서 벗어남)가 발생할 수 있습니다. 마지막으로, 여러 수렴 기준 중 하나가 충족되면 대부분의 방법이 종료됩니다. 즉, 철저한 검색이 아닙니다.
수렴이 부족하면 '충분히 좋은' 결과가 나올 수 있지만, 그러한 경우에는 결과를 신뢰하지 않는 것이 가장 좋습니다. 수렴 실패는 데이터의 특성이나 수렴 기준이 너무 엄격하기 때문에 발생할 수 있습니다.
