порядок переменных класса в proc смешанном кажется важным?

Question

У меня была проблема со смешанной моделью процесса, над которой я работаю, где я получил ошибку:

Критерии сходимости выполнены, но окончательный гессиан не является положительно определенным.

Я полагаю, что эта ошибка произошла, потому что моя оценка параметра ковариации была 0. Однако мой друг смог получить оценку для ковариации, переупорядочив переменные в операторе класса.Почему это важно?

Предупреждение о сходимости по Гессе

Удалено предупреждение по Гессе

Ниже представлены две модели:

1. Сходятся с предупреждением:

proc mixed data = data;
  class usubjid trtpn avisitn;
  model chg = trtpn|avisitn base / ddfm=KENWARDROGER solution covb;
  repeated avisitn / subject=usubjid(trtpn) type=ar(1); 
  lsmeans trtpn*avisitn / diff cl;
run;

Слияние без предупреждения (usubjid в конце):

proc mixed data = data;
  class avisitn trtpn usubjid;
  model chg = trtpn|avisitn base / ddfm=KENWARDROGER solution covb;
  repeated avisitn / subject=usubjid(trtpn) type=ar(1); 
  lsmeans trtpn*avisitn / diff cl;
run;

Для информации:

• 2 уровня в AVISITN (14, 24)
• 4 уровня в TRTPN (1, 2, 3, 5)
• 12 уровней в USUBJID