广义线性模型迭代

您可设置用于对广义线性模型进行估计的收敛参数。

迭代。可用的选项如下所示：

• 最大迭代次数。算法要执行的最大迭代次数。请指定非负整数。
• 最大逐步二分次数。每次迭代时，步长都会减去因子 0.5，直到对数似然估计增加，或者达到最大步骤二分次数为止。请指定正整数。
• 检查数据点的分离。如果选中此项，算法会执行检验，以确保参数估计值具有唯一值。如果该过程能够生成将每个观测值正确分类的模型，就会对数据点进行分离。此选项适用于二元格式的二项式响应。

收敛标准。可用的选项如下所示：

• 参数估计值的更改。如果选中此项，那么算法将在参数估计值的绝对或相对更改小于指定值（必须为正）的迭代之后停止。
• 对数似然的更改。如果选中此项，算法将在对数似然函数的绝对或相对更改小于指定值（必须为正）的迭代之后停止。
• Hessian 收敛。如果指定“绝对”，那么在基于 Hessian 收敛的统计量小于指定的正值时假定收敛。如果指定“相对”，那么在该统计量小于所指定正值与对数似然绝对值的乘积时假定收敛。