El resto de esa advertencia te da pistas sólidas:
Hacer ridging ha fallado en mejorar la verosimilitud. Es posible que desee utilizar una técnica de cresta diferente (RIDGING = opción), o cambiar a la búsqueda de línea para reducir el tamaño del paso (RIDGING = NINGUNO), o especificar un nuevo conjunto de estimaciones iniciales (INEST = opción).
al igual que la documentación para RIDGING:
- ¿Qué cualidades debe tener un aspirante a científico de datos?
- ¿Cuáles son las habilidades necesarias para realizar una pasantía como científico de datos?
- ¿Qué cualidades separan a los grandes científicos de datos de los buenos científicos de datos?
- ¿Cuántos datos son suficientes al analizar un conjunto de datos?
- ¿Puede una persona sin conocimientos de programación y estadística convertirse en un científico de datos?
RIDGING = ABSOLUTO | RELATIVO | NINGUNA
especifica la técnica utilizada para mejorar la función de probabilidad de registro cuando su valor en la iteración actual es menor que el de la iteración anterior. Si especifica la opción RIDGING = ABSOLUTE, los elementos diagonales del Hessian negativo (esperado) se inflan al agregar el valor de cresta. Si especifica la opción RIDGING = RELATIVE, los elementos diagonales se inflan en un factor de 1 más el valor de la cresta. Si especifica la opción RIDGING = NONE, se utiliza el método de búsqueda de línea cruda de dar medio paso en lugar de cabalgar. Por defecto, RIDGING = RELATIVE.
En esencia: juega con las opciones.
Pero si nada funciona realmente, es muy probable que solo tengas un mal modelo.
Más detalles ayudarían a obtener mejores respuestas; vea mi publicación de blog: Cómo hacer una pregunta estadística: Página en statisticalanalysisconsulting.com