理解R'；s mle2函数及其参数

我道歉，如果这个问题是愚蠢的，因为所有人都出去了

我想利用R的mle2（）函数找到特定统计函数的最佳参数；我想是用梯度下降法吗？我的电话是这样的：

r = mle2(minuslogl = likelihood, 
    start = list(a1=0.1,b1=0.1,x01=0.1,d2=0.1,b2=0.1,x02=0.1,c=1), 
    data = list(values=v,data=d))

其中，我的似然函数特别需要a1、b1、d2和b2在[0,1]范围内（实数在0和1之间）。如果mle2（）使用梯度下降，我假设它在优化阶段开始将提到的参数移动到负范围内-但我希望它不要这样做，我希望它搜索0到1之间的参数

有办法吗？我真的很无知吗

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提前谢谢

我找到了答案。有我想要的文件；虽然我无法在我正在浏览的页面中立即找到我想要的内容

mle2（）函数有上下两个参数

示例如下：

下面是一个操作示例：

r = mle2(minuslogl = likelihood, 
     start = list(x01=0.1,x02=0.1, c=1, a1=.1, b1=.1, d2=.1, b2=.1), 
     data = list(values=v,data=d),
     lower = c(a1=0,b1=0,d2=0,b2=0),
     upper = c(a1=1,b1=1,d2=1,b2=1), 
     method="L-BFGS-B")

这将限制a1、b1、d2和b2变量，并为梯度下降法提供起始值