Hessian Sas 문제 해결 팁

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메인 컴퓨터에 삼베 에어록 오류가 있는 경우 이 블로그 게시물이 때때로 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다.

안녕하세요. 나는 상관 결론을 분석하기 위해 Genmod(Proc to Gee) 분석을 실행합니다. 의심할 여지 없이 병원을 자주 방문하는 환자입니다. 특정 모델에 최적의 특정 변수를 추가할 때 코드에서 오류가 발생하고 무엇보다 무엇을 해야 할지 잘 모르겠습니다. 다음 행에 주의하십시오. 여기에 오류가 있는 이유가 무엇인지 아십니까(아래 참조) — 크기가 너무 작은지 확인하십시오. 새로운 아이디어? 통찰력 주셔서 감사합니다

Proc-Genmod 데이터는 IP와 동일합니다.
남성 또는 여성 도시 정신 사이의 인종의 클래스 ID 카운터;
모델 hpsy = 도시 섹스 런닝 주방 카운터 shedd Psy / dist = 쓰레기 링크 = logit;
반복 모델 = id / 유형이 exch covb corrw와 같습니다.
각 경험치에 대해 경쟁 “검은색” -1 지우기 0을 추측합니다.
“히스패닉” 인종을 추측하십시오 -단일 0 1 / exp;
달리다;

<스팬 색상 = "# 000120"> proc genmod 데이터 = ip;
도시 성 심리학 지구로 가는 길에 클래스 ID 민족 문화 대응;
hpsy 마네킹 = 도시 인종 로스 합리성 카운티 / dist = bin 웹 페이지 = logit;
반복되는 주제는 id / type = exch covb corrw를 의미합니다.
국적 “검정” 추측 -1 1 0 / exp;
그림 “히스패닉” 경쟁 -1 세 1 / exp; 도망치다;

참고. 일부 번역에 대한 평가 수준 데이터가 너무 커서 표시되지 않았습니다.

경고: Hesse의 위험은 분명히 우수하지 않습니다. 수렴이 의심됩니다.

주의! 절차가 진행 중이나 마감으로서 모델의 명확성이 의심됩니다.

주의! 일반화된 헤세 행렬이 항상 긍정적인 호황을 나타내는 것은 아닙니다. 반복이 완료되었습니다.

저희 중 일부가 귀하의 브라우저를 확인하는 동안 기다리십시오

Hessian은 두 번째 유형의 행렬로, 완화하려는 목적 함수(또는 SAS가 이를 매우 간단한 방법으로 그룹화하는 방법에 따라 최대화)하려는 목적 함수입니다. 헤세 행렬은 parc 행렬 $ k 곱하기 g $이며, 여기서 $ k $는 모델의 보행 매개변수 수입니다. 귀하의 사건에서는 매개변수가 일반적으로 서로에 대해 선형 함수(또는 거의 동일선상에 있음)로 인해 어려움을 겪을 수 있다는 것을 알고 있는 Hessian singular였습니다. 아마도 절대적으로 또는 사용 중인 기록에 따라 달라질 것입니다.

한 십대 동료가 SAS에서 저지를 수 있는 중복 실수를 한 적이 있습니다. 그가 취득한 직후보다 더 많은 요격을 삽입한 것으로 밝혀졌습니다. 먼저 SAS에서 이 특정 모델 전문화를 확인해야 합니다.

자원 아이디어의 다른 매개변수가 본질적으로 불필요한 경우 어려움에 처한 또 다른 원인이 분명히 발생할 것입니다. 완전한 좋은 표본과 모델 크기에서 이 부호 확률은 최소값에 가까운 자신의 포물면처럼 보일 것입니다. 그러나 무의미한 조정은 길고 얇은 우울증을 초래할 수 있습니다. 이 계곡의 모든 솔루션은 거의 동일한 최저 의도 기능을 제공합니다. 당신의 의지 알고리즘은 대체로 끝이 나지만(다음 단계를 수행하면서 개선할 수 없음), 헤세의 프로토콜은 결국 하나가 될 것입니다.

부하를 갖기 위한 매개변수가 없으면(큰 비선형 모델이 필요하지 않아야 함) “해”에 가까운 확률을 계획하려고 할 가능성이 큽니다. SAS를 그렇게 유명하게 만든 것은 질병이 있는 경우를 볼 수 있습니다.

헤세는 전체 우도 추정치의 표준 오차를 유도하는 데 사용될 수 있습니다. 따라서 삼베가 부러지면 행렬 상관 관계 전체에서 완전한 항목을 얻지 못합니다. 그들은 삼베를 뒤집어서 주어집니다. 때로는 그렇지 않을 때도 있습니다. 삼베가 독특하기 때문에 여러분에게 축복을 드리고 싶습니다. 아니요

물론, 당신은 이상적인 최소값을 결정했습니다. 절대 단일 삼베를 사용하면 실제로 설정 공간 내에서 새로운 안장 지점을 만날 수 있습니다. 그렇지 않으면 각각의 모든 옵티마이저가 혼란스러워지고 더 나아가 그것이 제 역할을 할 수 있다는 순진한 신화를 반증할 수 있습니다. 웹 템플릿의 무언가가 실제로 작동하지 않습니다. SAS에 제공한 수단, 가지고 있는 특정 조언 또는 사용자 정의하려는 배열 중 하나입니다. 때때로 당신은 당신이 얻은 결과와 재시작을 실질적으로 신뢰할 수 있습니다. 그런 다음 복잡한 선형 키트를 시도하고 복잡한 . 더 나은 기능을 제공합니다.

Hessian Error Sas
Gessenskaya Oshibka Sas
Erreur De Toile De Jute Sas
Error De Arpillera Sas
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Hessischer Fehler Sas
Erro De Hessian Sas
Hessian Error Sas
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