注文したロジットのために私はologitを実行しましたが、これは終了していません。次のメッセージが表示されます。あまりにも多くの手順を行っていますか？
Iteration 1288: log pseudolikelihood = -341.13477 (not concave)
Iteration 1289: log pseudolikelihood = -341.13477 (not concave)
Iteration 1290: log pseudolikelihood = -341.13477 (not concave)
Iteration 1291: log pseudolikelihood = -341.13477 (not concave)
これが正しい方向に向いているのか、このプロセスを終了する必要があるのかわかりません。
あなたが優れたリチャード・ウィリアムズによって生成され、文書化gologit2パッケージまで見てみたいことがあります：gologit2 page
をただし、あなたがマニュアルを読み、十分方法を理解しておいてください。その後、使用する実際のモデルを理解するのに役立つ「トラブルシューティングFAQ」のリンク先の資料をお読みください。コメントの後に
を追加しました：
gologit2のドキュメントをチェックアウトする私のアドバイスの背後にある理由は、コメントであるが、私は完全を期すためにここで繰り返すだろう：使用して取り付けられているロジットとologitモデル最尤。ときには、確率関数が複雑であるため、これらのモデルは「収束」しない、すなわち最大または最小の解を見つけることができない。このような場合、Stataは、確率空間が非凹形であることを発見したことを通知します。あなたは回帰コマンドで "難しい"オプションを呼び出すことができます。それが失敗すると、logit/ologitの場合、比例オッズ/パラレルラインの仮定を緩和すると、モデルが収束するのに役立ちます。これは、gologit2コマンドの機能です。しかし、モデルやデータのコンテキストもほとんど分からないので、適切なモデルを使用していることを確認するためにgologit2のドキュメントを必ず読んでください。
'gologit2'は優れたコマンドですが、なぜそれがここで助けになると思いますか？わずかに異なるモデルがより良く適合するかもしれないという意味ですか？ –
@NickCox、進んでいる質問はほとんどありませんでしたが、私は以前に、ロジットモデルが確率空間の非凹所のために収束できず、比例オッズ/パラレルラインの仮定を緩和することができますモデルが収束するのを助けます。私はuser42459がgologit2を盲目的に使用しないことを願っていますが、優れたドキュメントを利用していくつかの代替モデリング手法を検討していきたいと思います。私が考慮すべきであった心配はありますか？ – enRANDOMSTRING
私が知っているわけではありません。それはあなたのコメントに優れたアドバイスのように聞こえるが、あなたの答えに明示的に言った方が良いだろう。 –
この（少しの）情報では、フィッティングを中止する必要があります。フィッティングが収束するより単純なモデルに後退する。モデルを複雑にして、どの予測子か、どのモデル仕様に問題があるかを見てみてください。非常に歪んだ分布または不等分布の予測変数には特に注意してください。しかし、これは実際にプログラミングの質問ではありません！ –