这是由于模型中的某些参数理论上无限大而导致的常见问题。当模型完美地预测响应时，或者模型中的参数多于数据可以估计的参数时（即稀疏数据，其中“稀疏”表示协变量的每个设置很少或没有重复），就会发生这种情况。一种解决方案是减少变量数量和/或将连续变量更改为分类变量。无法知道要消除或分类哪个变量，因为所有变量都同时涉及。生成的模型通常擅长对观测值进行分类，但应避免对参数进行推断。
[先前的 JMP 说明 36686]
