当我使用streg on Stata执行参数化生存模型时，为什么迭代会永远持续下去？

在Stata上，我想最大化同一数据集的三种不同模型，即指数模型、Weilbull模型和Gompertz模型

前两种型号与代码配合良好：

streg [varlist], dist(exponential)    

streg [varlist], dist(weibull)

然而，当我使用

dist（gompertz）

运行第三个模型时，当它拟合整个模型时，迭代过程一直在运行（只拟合常数模型只需4次迭代就可以了），直到第160个或更多，所以我不得不中断

在大约迭代20次时，我认为程序已经找到了ML点：

迭代16：对数似然=708.13826（备份）

迭代17：对数似然=708.13862（备份）

迭代18：对数似然=708.13864（备份）

迭代19：对数似然=708.13864（备份）

迭代20：对数似然=708.13865（备份）

迭代21：对数似然=708.13865（备份）

迭代22：对数似然=708.13865（备份）

迭代23：对数似然=708.13865（备份）

但它不会就此停止，而是永远持续下去，永远不会给我回归结果

我在互联网上做了一些研究，但没有找到任何解决问题的方法。

您可以添加迭代（#）选项来设置迭代次数限制并强制停止模型。 将#替换为所需的最大迭代次数。

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考虑到您给出的示例，您可以尝试使用iterate（20）

爬山算法，因为爬山算法可能会卡在高原或平坦的山脊上。也许其中一个或多个模型不适合您的数据。答案一点也不深刻，但我们没有实验数据。