Le modèle non linéaire ne converge pasJMP est très sensible aux valeurs initiales des paramètres. Si les valeurs initiales ne sont pas très bonnes, le modèle risque de ne pas converger. Il est également possible que la quantité de données soit insuffisante par rapport au nombre de paramètres que vous essayez d’estimer. JMP 6 et les versions ultérieures ont apporté des améliorations significatives aux problèmes de convergence et peuvent désormais gérer de nombreux problèmes qui ne convergeaient pas dans les versions précédentes.
