Consejos Para La Resolución De Problemas De Hessian Sas

January 5, 2022 By Justin Fernando Off

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Si tiene el nuevo error de esclusa de aire de arpillera en su computadora o computadora portátil, espero que esta publicación de blog pueda ayudarlo a solucionarlo.

Hola. Ejecuto el análisis Genmod (Proc y gee) para analizar el resultado correlacionado: visitas frecuentes de pacientes al médico. Mi código arroja errores cada vez que agrega una mejor variable específica en un modelo específico, y estoy más que seguro de qué hacer a continuación. Preste atención a los siguientes párrafos. ¿Tiene alguna idea de por qué, además, hay errores aquí (ver más abajo) — verifique si el tamaño es demasiado pequeño? ¿Nuevas ideas? gracias

El registro de Proc-Genmod es igual a IP;
ID de clase Contador de la raza del niño o la psique urbana femenina;
Modelo hpsy = Departamento de corredores sexuales de la ciudad shedd Psy / dist = bin enlace del sitio web = logit;
sujeto repetido equivale a id / type = exch covb corrw;
adivina el torneo “negro” -1 claro 0 / exp;
creo que la raza “hispana” -1 5 1 / exp;
correr;

proc genmod data = ip;
Contrarrestar la cultura étnica de Class ID dentro de este Distrito de psicología sexual;
hpsy sort = urbano racial los mental region / dist = bin link implica logit;
sujeto repetido = insignias de identificación / tipo = exch covb corrw;
adivina la raza “negra” -un solo 1 0 / exp;
especulación de la competencia “hispana” -1 0 un individuo / exp; huir;

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NOTA. Niveles de calificación para ciertas traducciones Los datos no se mostraron porque la voluntad era demasiado grande.

ADVERTENCIA: El peligro de Hesse no es claramente optimista. La convergencia es cuestionable.

¡ATENCIÓN! La táctica está en curso, pero la precisión adjunta al modelo en su conjunto era cuestionable.

¡ATENCIÓN! La matriz de Hesse generalizada no siempre es definida positiva. La iteración está completa.

Espere mientras algunos de nosotros revisamos su navegador

Hessian es de hecho una matriz de segundas derivadas relacionadas con usted, la función objetivo que el público está tratando de minimizar (o estimular aún más, dependiendo de cómo SAS configuró este método de una manera simple). La matriz de Hesse es una matriz rectangular $ k veces k dólares, donde $ k $ es el número específico del parámetro móvil de su modelo. En su caso, hacer esto fue el Hessian singular, cuyo proceso de que sus parámetros generalmente tienen funciones de línea recta entre sí excelentes (o casi colineales) … ya sea con certeza o dependiendo de los datos que están usando.

Una vez, un joven compañero de trabajo se encontró con el mismo paso en falso que usted haría en SAS. Resultó que había agregado la intersección más de una vez. Primero, lo que debe hacer normalmente es verificar esta especificación de modelo en particular presente en SAS.

Sin duda, surgirá otra fuente de problemas si alguno de los parámetros de sus secretos de datos es esencialmente innecesario. Con una muestra y un tamaño de modelo de alta calidad, la probabilidad de aprobación debería verse como un paraboloide cercano al mínimo. Sin embargo, los trucos innecesarios pueden resultar en una depresión larga y delgada. Cualquier solución en el pozo da aproximadamente la misma función de meta mínima. Su algoritmo de voluntad generalmente esquinas (no se puede mejorar en los siguientes pasos), pero es casi seguro que el algoritmo de Hesse termine siendo uno.

Si no tiene parámetros para las cargas con frecuencia (y no debe usar un modelo no lineal grande en particular), puede intentar planificar un cierre de probabilidad para que ¿Cuál será la “solución” que hizo popular a SAS, sin duda puede ver dónde está la enfermedad.

Hesse tiene la práctica de derivar los errores estándar que provienen de todas las estimaciones de probabilidad general. Por lo tanto, cuando se rompe la arpillera, ciertamente no obtendrá entradas completas en la correlación de la matriz. Se obtienen al dar la vuelta a la arpillera, que tampoco es. Quiero bendecirles básicamente la arpillera es única. No

Por supuesto, ha acordado el mínimo ideal. Con una buena arpillera, en realidad podría converger y regresar a un nuevo punto de silla en su espacio de configuración actual, o nuestro optimizador puede potencialmente confundirse y refutar el principal mito ingenuo de que lo hizo, realmente es un trabajo. Algo en tu plantilla realmente funciona: ya sea la forma en que una persona se lo proporcionará a SAS, la opinión que tienes o la plantilla que querrás personalizar. Puede confiar virtualmente en los resultados que obtiene, tanto disponibles como al reiniciar. Luego, o pruebe con un modelo lineal complejo y agregue muchos aspectos complejos para mejorarlo.