（R） optim中出错-定义函数时，尝试应用非函数

不知道我做错了什么。我试图得到两个gammas模型混合的交叉验证分数

llikGammaMix2 = function(param, x) {
  if (any(param < 0) || param["p1"] > 1) {
    return(-Inf)
  } else {
    return(sum(log(
      dgamma(x, shape = param["k1"], scale = param["theta1"]) *
        param["p1"] + dgamma(x, shape = param["k2"], scale = param["theta2"]) *
        1
      (1 - param["p1"])
    )))
  }
}

initialParams = list(
  theta1 = 1,
  k1 = 1.1,
  p1 = 0.5,
  theta2 = 10,
  k2 = 2
)

for (i in 1:nrow(cichlids)) {
  SWS1_training <- cichlids$SWS1 - cichlids$SWS1[i]
  SWS1_test <- cichlids$SWS1[i]
  MLE_training2 <-
    optim(
      par = initialParams,
      fn = llikGammaMix2,
      x = SWS1_training,
      control = list(fnscale = -1)
    )$par
  LL_test2 <-
    optim(
      par = MLE_training2,
      fn = llikGammaMix2,
      x = SWS1_test,
      control = list(fnscale = -1)
    )$value
}
print(LL_test2)

llikGammaMix2=函数（参数，x）{
如果（任何（参数<0）| |参数[“p1”]>1）{
返回（-Inf）
}否则{
返回（总和（对数）(
dgamma（x，形状=参数[“k1”]，比例=参数[“θ1”]）*
参数[“p1”]+dgamma（x，形状=参数[“k2”]，比例=参数[“θ2”]）*
1.
（1-参数[“p1”]）
)))
}
}
initialParams=列表(
θ1=1，
k1=1.1，
p1=0.5，
θ2=10，
k2=2
)
适用于（i in 1:nrow（cichlids））{
SWS1_training我相信问题出在return语句中。不清楚您是想将最后一个数量（1-param[“p1”]）相乘还是将其添加到返回值中。基于混合，我猜您的意思是将其相乘。相反，它只是挂在末尾，这会给函数带来问题：

    return(sum(log(dgamma(x, shape = param["k1"], scale = param["theta1"]) *
                     param["p1"] + 
                   dgamma(x, shape = param["k2"], scale = param["theta2"]) *
                     (1 - param["p1"])))) ## ISSUE HERE: Is this what you meant?

代码可能还有其他问题。我会仔细检查您正在优化的函数是否符合您的要求。除非您给出一个我们可能能够使用的可复制示例，否则也很难说。请尝试澄清上述问题，并让我们知道是否还有问题。
您能给出一个
cichlid的示例吗s
？我正在尝试运行代码，如果没有该对象，我无法复制此问题。它是一个数据帧，94行（观察值）乘以13列（变量）

SWS1是一个数字变量。