如何限制R中自定义函数的输入值？

我写了一个自定义的em算法函数。我有三个参数需要估计。这三个参数都在0和1之间，加起来等于1。所以我想我只需要在函数中加入两个参数，alpha和beta，第三个参数是1-alpha-beta。我的问题是如何让函数知道这两个输入只能取0到1之间的值？

我不太清楚所讨论的函数是依赖于这些值（alpha、beta）还是返回它们

是否可以简单到：

fun1 <- function(a,b){
    if(a<=0 | b<=0) warning("value of a or b <=0")
    if(a>=1 | b>=1) warning("value of a or b >=1")
### function does something
    a1 <- a
    b1 <- b
    return(c(a1,b1,(1-a1-b1)))
    }

但是

>fun1（1.25，-0.5）
[1]  1.25 -0.50  0.25
警告信息：
1：在fun1（1.25，-0.5）：a或b的值=1

---

如果您希望由于输入值而停止执行并返回错误，请参阅停止。如果您没有使用实现EM（期望-最大化）算法的R包，如mixtools，则您的问题实际上与R无关

您必须根据算法决定如何限制参数值，

alpha

和

beta

。您可能正在寻找所谓的约束优化，正如建议的那样。决策将取决于您试图解决的问题的统计（或数学或物理等）意义

如果您是初学者，我建议您从最简单、最严格的方法开始：在迭代过程中，如果您的参数超出允许的时间间隔，请将其值设置为相应的限制。大概是这样的：

alpha = min(1, max(0, alpha))

---

如果其中一个参数超出该范围，您希望函数做什么？还是希望进行某种约束优化？

> fun1(1.25,-0.5)
[1]  1.25 -0.50  0.25
Warning messages:
1: In fun1(1.25, -0.5) : value of a or b <=0
2: In fun1(1.25, -0.5) : value of a or b >=1

alpha = min(1, max(0, alpha))