Rの最適化（）の最適化は、 'fn'の有限値を必要とします。

Question

積分を含む尤度を解くためにRでoptim（）を使うのに問題があります。 L-BFGS-Bが有限の値fnを必要とするというエラーが表示されます（「par-c（0.1、0.1）、LLL、method = "L-BFGS-B" 「」以下は、私のコードは次のとおりです。。あなたの助けを

s1=c(1384,1,1219,1597,2106,145,87,1535,290,1752,265,588,1188,160,745,237,479,39,99,56,1503,158,916,651,1064,166,635,19,553,51,79,155,85,1196,142,108,325 
    ,135,28,422,1032,1018,128,787,1704,307,854,6,896,902) 


LLL=function (par) { 

    integrand1 <- function(x){ (x-s1[i]+1)*dgamma(x, shape=par[1], rate=par[2]) } 
    integrand2 <- function(x){ (-x+s1[i]+1)*dgamma(x, shape=par[1],rate=par[2]) } 



    likelihood = vector() 

    for(i in 1:length(s1)) {likelihood[i] = 
    log(integrate(integrand1,lower=s1[i]-1,upper=s1[i])$value+ integrate(integrand2,lower=s1[i],upper=s1[i]+1)$value) 
    } 

    like= -sum(likelihood) 
    return(like) 

} 




optim(par=c(0.1,0.1),LLL,method="L-BFGS-B", lower=c(0,0)) 

おかげ

ベスト、

YM

Answer 1

あなたが提供されたパラメータの下限で計算した目的関数が無限大であります。

LLL(c(0,0)) 
# [1] Inf 

だからこそ、L-BFGS-Bは失敗します。別の下限（たとえば、c(0.001,0.001)）を試してみると、解決策が得られます。パラメータについて95％信頼区間を取得するには

optim(par=c(0.1,0.1),LLL,method="L-BFGS-B", lower=c(0.001,0.001)) 

$par 
[1] 0.6865841 0.0010000 

$value 
[1] 369.5532 

$counts 
function gradient 
     14  14 

$convergence 
[1] 0 

$message 
[1] "CONVERGENCE: REL_REDUCTION_OF_F <= FACTR*EPSMCH" 

はこれを試してみてください。

res <- optim(par=c(0.1,0.1),LLL,method="L-BFGS-B", lower=c(0.005,0.005), hessian=TRUE) 
n <- length(s1) 
res$par # solution 
# [1] 1.900928 0.005000 
res$par - 1.96*sqrt(diag(solve(res$hessian)))/n # lower limit for 95% confint 
# [1] 1.888152372 0.004963286 
res$par + 1.96*sqrt(diag(solve(res$hessian)))/n # upper limit for 95% confint 
# [1] 1.913703040 0.005036714 

はこの記事を参照してください。http://www.ms.uky.edu/~mai/sta321/MLEexample.pdf