空间回归模型时出现convergence not achieved，用copy解决

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各位朋友，请问在做空间回归模型时，convergence not achieved出现不收敛，在使用copy解决这个问题时，请问from里面具体的选项是什么？除了包含估计结果中系数，其他怎么设置的？

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关键词：Convergence achieved converge Achieve 空间回归

在进行空间回归分析时，比如运行`spdep`包中的`sarlm()`或`lagsarlm()`等函数，可能会遇到“convergence not achieved”的警告信息。这通常意味着优化算法在达到最大迭代次数前未能找到最优解。

使用`copy`参数来解决收敛问题，实际上是指使用上一次估计的结果作为此次估计的初始值。这样做可以加速后续估计的收敛，并可能避免陷入局部最优。

具体操作时，“from”参数应该设置为一个列表（list），其中包含上次模型估计的所有重要信息：系数、协方差矩阵、迭代控制等。这通常意味着你首先需要运行一次模型，然后用其输出作为下一次运行的起点。

例如：

```R
# 首次运行模型
fit <- sarlm(y ~ X1 + X2, data = yourdata, listw = yourlistw)

# 使用上次估计结果来尝试解决不收敛问题
copy_init <- list(beta = coef(fit),
                  sigma.sq = fit$sigma.sq,
                  lambda = fit$lambda,
                  rho = fit$rho) # 根据具体模型，选择合适的参数

fit2 <- sarlm(y ~ X1 + X2, data = yourdata, listw = yourlistw, from = copy_init)
```

这样设置`from`参数时，关键信息包括：上次估计的系数（`beta`），误差方差（`sigma.sq`），空间自回归项（如果适用）的系数如lambda或rho等。根据你的具体模型和警告产生的原因，可能需要调整哪些初始值被包含在内。

请确保使用适合你特定模型类型的参数名称，并检查是否有其他控制选项可以帮助优化算法收敛。例如，增加最大迭代次数（`maxit`），调整收敛阈值（`tol`）或尝试不同的优化器等也是解决不收敛问题的策略之一。

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