在R中使用optim

我试图使用R中的optim函数来优化模型中的三个参数，但无法找出如何让它搜索一系列值，就像使用optimize函数一样。 我尝试过使用for循环，这是我最成功的尝试，但由于某种原因，它似乎停止在355的值，理想情况下，我想尝试比这个更高的组合。 除此之外，我尝试过多次调用OpTIM的函数，尝试向量化，并尝试将列表值放入OpTIM中的PAR参数中，但是所有这些尝试都产生了错误消息

。

"unable to evaluate at initial parameters".

长短有谁知道我如何使用optim函数像optimize函数那样搜索一系列参数值吗

任何帮助或指点都将不胜感激

我的代码如下所示： 这是对应比例的三个最大似然函数，然后是使用optim的三次尝试

rm(list=ls())

load('Dat.RData')

mean(dat)
var(dat)


loglike<-function(par,dat,scale)
{ ptp<-dat[1:length(dat)-1]
  ptp1<-dat[2:length(dat)]

  r<-par['r']
  k<-par['k']
  sigma<-par['sigma']

  if(scale=='log')
  {
    return(sum(dnorm(log(ptp1)-log(ptp)*exp(r-(ptp/k)),mean=0,sd=sigma,log=T)))
  }

  if (scale=='sqrt')
  {
    return(sum(dnorm(sqrt(ptp1)-sqrt(ptp)*exp(r-(ptp/k)),mean=0,sd=sigma,log=T)))
  }

  if (scale=='linear')
  {
    return(sum(dnorm(ptp1-ptp*exp(r-(ptp/k)),mean=0,sd=sigma,log=T)))
  }
}

sqrts<-c()
for(i in 1:4000){
  sqrts[i]<-optim(par=c(r=i,k=i,sigma=i),fn=loglike,dat=dat,scale='sqrt',method='Nelder-Mead',control=list(fnscale=-1))

}

logs<-c()
for(i in 1:4000){
  logs[i]<-optim(par=c(r=i,k=i,sigma=i),fn=loglike,dat=dat,scale='log',method='Nelder-Mead',control=list(fnscale=-1))

}

lins<-c()
for(i in 1:4000){
  lins[i]<-optim(par=c(r=i,k=i,sigma=i),fn=loglike,dat=dat,scale='linear',method='Nelder-Mead',control=list(fnscale=-1))

}

非常感谢

由于optim无法在某些点上计算函数，因此无法在初始参数处计算该错误。这里有很多。请注意：

您使用sqrt，因此您的数据必须是正的，否则您需要删除负的观察值。dat 0] 日志函数的相同问题，dat 1] 循环在这里发生logptp1 logptp，因为用n-1的向量减去n的向量。我会用c1代替ppt1，ppt1 对于线性函数，它会发散，因为您使用给指数函数赋予一个大的r，例如，请参见exp365。 我认为，R是伟大的，因为你可以很容易地绘制你的数据，看看你的函数会发生什么。例如，我在这里使用线框绘制一个函数的三维曲面

dat <- seq(1,100)
ptp <- head(dat,-1)
ptp1 <- c(tail(dat,-2),1)

g <- expand.grid( k = seq(0.1,2,length.out=100),     ## k between [0.1,2]
                  sigma = seq(0.1,1,length.out=100), ## sigma [0.1,1]
                  r= c(0.1,0.5,0.8,1))               ## some r points forgrouping

z <- rep(0,nrow(g))
for(i in seq_along(z))
  z[i] <- sum(dnorm(log(ptp1)-log(ptp)*exp(g[i,'r']-(ptp/g[i,'k'])),
                 mean=0,
                 sd=g[i,'sigma'],
                 log=T))
g$z <- z
any(is.infinite(g$z))     ## you can test if you have infinite value       
FALSE

wireframe(z ~ k * sigma, data = g, groups = r,
          scales = list(arrows = FALSE),
          drape = TRUE, colorkey = TRUE)

由于optim无法在某些点上计算函数，因此无法在初始参数处计算该错误。此处有许多。请注意：

您使用sqrt，因此您的数据必须是正的，否则您需要删除负的观察值。dat 0] 日志函数的相同问题，dat 1] 循环在这里发生logptp1 logptp，因为用n-1的向量减去n的向量。我会用c1代替ppt1，ppt1 对于线性函数，它会发散，因为您使用给指数函数赋予一个大的r，例如，请参见exp365。 我认为，R是伟大的，因为你可以很容易地绘制你的数据，看看你的函数会发生什么。例如，我在这里使用线框绘制一个函数的三维曲面

dat <- seq(1,100)
ptp <- head(dat,-1)
ptp1 <- c(tail(dat,-2),1)

g <- expand.grid( k = seq(0.1,2,length.out=100),     ## k between [0.1,2]
                  sigma = seq(0.1,1,length.out=100), ## sigma [0.1,1]
                  r= c(0.1,0.5,0.8,1))               ## some r points forgrouping

z <- rep(0,nrow(g))
for(i in seq_along(z))
  z[i] <- sum(dnorm(log(ptp1)-log(ptp)*exp(g[i,'r']-(ptp/g[i,'k'])),
                 mean=0,
                 sd=g[i,'sigma'],
                 log=T))
g$z <- z
any(is.infinite(g$z))     ## you can test if you have infinite value       
FALSE

wireframe(z ~ k * sigma, data = g, groups = r,
          scales = list(arrows = FALSE),
          drape = TRUE, colorkey = TRUE)

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