Dies ist ein häufiges Problem, das dadurch verursacht wird, dass einige Parameter im Modell theoretisch unendlich werden. Dies kann passieren, wenn das Modell die Antwort perfekt vorhersagt oder wenn das Modell mehr Parameter enthält, als anhand der Daten geschätzt werden können (d. h. bei spärlichen Daten, wobei „spärlich“ bedeutet, dass es wenige oder keine Wiederholungen der einzelnen Einstellungen der Kovariaten gibt). Eine Lösung besteht darin, die Anzahl der Variablen zu reduzieren und/oder kontinuierliche Variablen in kategorische umzuwandeln. Es gibt keine Möglichkeit zu wissen, welche Variable eliminiert oder kategorisiert werden soll, da alle gleichzeitig beteiligt sind. Das resultierende Modell ist normalerweise gut darin, Beobachtungen zu klassifizieren, aber Rückschlüsse auf die Parameter sollten vermieden werden.
[Vorheriger JMP-Hinweis 36686]
