错误BTYD:pnbd.EstimateParameters:L-BFGS-B需要有限值'；fn'；

使用 >params你能试试这个吗：

R> cal.cbs1 = subset(cal.cbs, x<100)

R> params <- pnbd.EstimateParameters(cal.cbs1)

---

R>cal.cbs1=subset（cal.cbs，x params我花了一些时间阅读和更改源代码，最后在计算对数似然的过程中发现了计算错误并修复了。您可以运行下面的代码并调用pnbd.EstimateParameters.ori（）函数重试。它适用于我的情况（我和你犯了完全相同的错误）

pnbd.cbs.LL.ori=
功能（参数，校准cbs）
{
dc.check.model.params（c（“r”、“alpha”、“s”、“beta”）、params、，
“pnbd.cbs.LL”）
tryCatch（x对于大型数据集，该函数将失败。因此，有一个名为BTYD2的BTYD包的修补版本。它不在CRAN上，您需要在R中使用之前构建该包


使用BTYD软件包的补丁版本解决了我的问题。
首先，更改为代码源：

trace("bgnbd.EstimateParameters",edit=TRUE)

第二，改变方法：

在以下代码中：

       function (cal.cbs, par.start = c(1, 3, 1, 3), max.param.value = 10000) 
{
  dc.check.model.params(c("r", "alpha", "a", "b"), par.start, 
    "bgnbd.EstimateParameters")
  bgnbd.eLL <- function(params, cal.cbs, max.param.value) {
    params <- exp(params)
    params[params > max.param.value] = max.param.value
    return(-1 * bgnbd.cbs.LL(params, cal.cbs))
  }
  logparams = log(par.start)
  results = optim(logparams, bgnbd.eLL, cal.cbs = cal.cbs, 
    max.param.value = max.param.value, method = "BFGS")  # j ai changé cela (I change the methode )
  estimated.params <- exp(results$par)
  estimated.params[estimated.params > max.param.value] <- max.param.value
  return(estimated.params)
} 

<代码>函数（Cal.CBS，PARART＝C（1, 3, 1，3），Max，PARAM.Valuy＝10000）
{
DC。检查。模型PARAMS（C（“R”），“alpha”，“A”，“B”），PAR.
“bgnbd.估计参数”）
bgnbd.eLL您能解释一下您在估算代码中发现的错误是什么吗？这只是您在其他答案中提到的检查xhyperg_2F1
在包gsl中，请参阅。只需安装包，将
gsl:：
放在函数调用前面（即
gsl:：hyperg_2F1
；注意，函数出现两次！）并重新运行代码。我也遇到了同样的问题。但是使用修改后的函数会引发另一个错误，即`error in pnbd.cbs.LL.ori（params，cal.cbs）：找不到函数“pnbd.cbs.LL.ori” `  @fdetsch@AashishGulabani该函数在上述代码块的第一行中定义。您可以尝试使用
bgnbd
。Fader等人开发了一个计算更简单的函数，得到了类似的结果。我遇到了这个问题，但从
pnbd
切换到
bgnbd
，这解决了我的问题。
       function (cal.cbs, par.start = c(1, 3, 1, 3), max.param.value = 10000) 
{
  dc.check.model.params(c("r", "alpha", "a", "b"), par.start, 
    "bgnbd.EstimateParameters")
  bgnbd.eLL <- function(params, cal.cbs, max.param.value) {
    params <- exp(params)
    params[params > max.param.value] = max.param.value
    return(-1 * bgnbd.cbs.LL(params, cal.cbs))
  }
  logparams = log(par.start)
  results = optim(logparams, bgnbd.eLL, cal.cbs = cal.cbs, 
    max.param.value = max.param.value, method = "BFGS")  # j ai changé cela (I change the methode )
  estimated.params <- exp(results$par)
  estimated.params[estimated.params > max.param.value] <- max.param.value
  return(estimated.params)
}