Question:
Pourquoi y a-t-il une différence dans les valeurs des alphas et des bêtas dans le modèle après le calibrage?
Réponse:
L'étalonnage permet de trouver les valeurs optimales des paramètres d'un modèle.
Par conséquent, les valeurs trouvées dépendent des valeurs initiales, du paramètre de tolérance et du nombre maximal d'itérations.
Les questions clés à poser sur les valeurs que vous avez trouvées sont les suivantes :
- Les nouvelles valeurs donnent-elles le modèle souhaité ?
- L'adéquation du modèle (LLF/AIC, etc.) est-elle meilleure ou moins bonne ?
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