La convergence pourrait ne pas être atteinte dans certaines conditions, notamment les suivantes :
- spécification incorrecte du modèle
- mauvaises valeurs de départ initiales
- un modèle sur-défini
- données insuffisantes
Les modèles non linéaires sont très sensibles aux estimations initiales. Si ces valeurs ne sont pas correctes, le modèle risque de ne pas converger. De plus, vos données risquent de ne pas prendre en charge le nombre de paramètres que vous essayez d'estimer.
[Auparavant JMP Note 36640]
