基于optim的R优化

我不知道下面的代码出了什么问题，在经历了很长一段时间，可能是一整天的痛苦之后。。。我真的希望有人能找到问题…提前感谢你…我不知道为什么R会给我相同的初始值

lambda<-1 

likelihood<- function(lambda) {
  T6<- exp(lambda*2.82)/(exp(lambda*2.82)+exp(lambda*0.28))
  T5<- exp(lambda*2.69)/(exp(lambda*2.69)+exp(lambda*((T6*0.38)+((1-T6)*2.92))))
  T4<- exp(lambda*2.52)/(exp(lambda*2.52)+exp(lambda*((T5*0.51)+((1-T5)*2.82))))
  T3<- exp(lambda*2.30)/(exp(lambda*2.30)+exp(lambda*((T4*0.68)+((1-T4)*2.69))))
  T2<- exp(lambda*2.00)/(exp(lambda*2.00)+exp(lambda*((T3*0.90)+((1-T3)*2.52))))
  T1<- exp(lambda*1.60)/(exp(lambda*1.60)+exp(lambda*((T2*1.20)+((1-T2)*2.30))))

  l6<-(T6^0)*((1-T6)^281)
  l5<-(T5^0)*((1-T5)^281) 
  l4<-(T4^2)*((1-T4)^(281-2)) 
  l3<-(T3^19)*((1-T3)^(281-19))
  l2<-(T2^93) *((1-T2)^(281-93))
  l1<-(T1^166)*((1-T1)^(281-166)) 

         -(l1*l2*l3*l4*l5*l6)
         }

optim(lambda,likelihood)$par

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lambda代码没有问题（就编程错误而言）。如果您觉得它不应该返回上限，那么您可能在代码中对函数的定义上犯了错误

首先，当您只有一个参数要估计时，您的方法应该是
Brent
，如下所示：

> optim(lambda,likelihood, method='Brent', lower=1.5, upper=200)$par
[1] 200

它总是将上限显示为正确的上限的原因是，您的函数仅定义在-100-300（大约）之间，并且它的值始终为零，正如您在下面看到的（与lambda的值无关）。发生这种情况时，optim总是将上限显示为正确的值。您可以看到下面绘制的函数：

plot(likelihood, from=-100, to=1000, xlab='lambda')

非常感谢/…非常感谢布伦特的建议…好的，那么我正在检查是否有其他错误，我可以帮忙：）