stata做Log-binomial一直iteration

1. 可能你的数据不呈线性分布；

2. 可能有极端值或者负值不适合模型；

3. 加上option，限定重复次数，logit aki alt1, iterate(30)，给出结果，但模型未收敛。

当你在使用Stata进行Log-binomial回归或Poisson回归时，如果遇到无限迭代的情况，可能是由于以下原因导致的：

数据存在完全或几乎完全分离的情况，即某些自变量或者组合自变量能够完美地预测因变量，导致回归算法无法收敛。这种情况下需要重新检查数据，可以考虑去掉影响较大的自变量或者添加新的自变量来解决问题。

数据存在过多的极端值，导致回归算法难以找到最优解。可以考虑使用robust标准误，去除极端值，或者对自变量进行转换来解决问题。

模型过于复杂，自变量之间存在多重共线性，导致算法难以收敛。可以使用变量筛选方法、主成分分析等方法来解决问题。

模型设定错误，例如使用了错误的函数形式或者忽略了某些重要的自变量。需要仔细检查模型设定，确保模型设定正确。

当你遇到无限迭代的问题时，可以考虑以下解决方法：

尝试使用其他的回归方法，例如Logistic回归或者线性回归，看是否能够解决问题。

调整模型设定，去除影响较大的自变量或者添加新的自变量。

调整优化算法的参数，例如减小收敛容忍度或者增加最大迭代次数等。