广义Pareto分布MLE码

我写了一个函数来计算广义帕累托分布的MLE估计。当我将它用于任何数据时，尽管我会遇到这样的错误

1: In log(beta * ksi) : NaNs produced
2: In nlm(loglik, theta, stepmax = 5000, iterlim = 1000) :
  NA/Inf replaced by maximum positive value

我想知道是否有人能发现我代码中的任何错误

MLGPD<-function(data){
    xi0 <- 1
    beta0 <- 360
    theta <- c(xi0, beta0)
    excess <- data
    assign("tmp", excess)
    loglik <- function(theta){
        ksi <- theta[1]
        beta <- theta[2]
        y <- ((tmp - 0.1)/beta)
        f <- ((1/ksi)+1)*sum(log(1+y)) + length(tmp) * log(beta*ksi)
        f
    }
    fit <- nlm(loglik, theta, stepmax = 5000, iterlim= 1000)
    return(fit)
    par.ests <- fit$x
    return(par.ests)
}

#Checking our MLE algorithm works:

rgpd<-function(n,ksi, beta){
    10000+beta*(((1-runif(n, min=0, max=1))^-ksi)-1)
}

rgpd1 <- rgpd(100, 1, 2.5)

MLGPD(rgpd1)

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MLGPDUmm，我一看第一件事就跳出来了——你怎么去第二个回程？对不起，最后两行不应该在那里。无论如何，它都不会影响它。看看你分配给tmp或超额的是什么。e、 g.
压头（超额）
。。。然后以同样的方式查看
数据中的内容。检查一下，一切都是应该的。也许可以试试调试工具。