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2 つdata.frameのオブジェクトがあるとします。

df1 <- data.frame(x = 1:100)
df1$y <- 20 + 0.3 * df1$x + rnorm(100)
df2 <- data.frame(x = 1:200000)
df2$y <- 20 + 0.3 * df2$x + rnorm(200000)

MLEやりたい。すべてがdf1大丈夫です：

LL1 <- function(a, b, mu, sigma) {
    R = dnorm(df1$y - a- b * df1$x, mu, sigma) 
    -sum(log(R))
}
library(stats4)
mle1 <- mle(LL1, start = list(a = 20, b = 0.3,  sigma=0.5),
        fixed = list(mu = 0))

> mle1
Call:
mle(minuslogl = LL1, start = list(a = 20, b = 0.3, sigma = 0.5), 
fixed = list(mu = 0))

Coefficients:
      a           b          mu       sigma 
23.89704180  0.07408898  0.00000000  3.91681382

しかし、同じタスクを実行するとdf2、エラーが発生します。

LL2 <- function(a, b, mu, sigma) {
    R = dnorm(df2$y - a- b * df2$x, mu, sigma) 
    -sum(log(R))
}
mle2 <- mle(LL2, start = list(a = 20, b = 0.3,  sigma=0.5),
              fixed = list(mu = 0))
Error in optim(start, f, method = method, hessian = TRUE, ...) : 
  initial value in 'vmmin' is not finite

どうすればそれを克服できますか？

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3 に答える 3

8

対数尤度関数を最小化すると、同じ問題が発生しました。いくつかのデバッグの後、問題は私の開始値にあることがわかりました。彼らは、ある特定のマトリックスに行列式 = 0 を持たせ、ログを取ったときにエラーを引き起こしました。したがって、「有限」値を見つけることができませんでしたが、それは関数が最適化にエラーを返したためです。

結論: 開始値を使用して関数を実行したときに関数がエラーを返さないかどうかを検討してください。

PS.: マリウス・ホフェルトは完全に正しいです。警告を抑制しないでください。

于 2015-09-07T20:12:36.563 に答える
7

の値はRある時点でゼロになります。関数の非有限値が最小化され、エラーが返されます。

引数を使用すると、log=TRUEこの問題をより適切に処理できます。以下の関数を参照してくださいLL3。以下はいくつかの警告を出しますが、実際のパラメーターに近いパラメーター推定値で結果が返されます。

require(stats4)
set.seed(123)
e <- rnorm(200000)
x <- 1:200000
df3 <- data.frame(x)
df3$y <- 20 + 0.3 * df3$x + e
LL3 <- function(a, b, mu, sigma) {
  -sum(dnorm(df3$y - a- b * df3$x, mu, sigma, log=TRUE))
}
mle3 <- mle(LL3, start = list(a = 20, b = 0.3,  sigma=0.5),
  fixed = list(mu = 0))
Warning messages:
1: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
2: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
3: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
4: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
5: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
6: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
7: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
8: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced

> mle3
Call:
mle(minuslogl = LL3, start = list(a = 20, b = 0.3, sigma = 0.5), 
    fixed = list(mu = 0))

Coefficients:
        a         b        mu     sigma 
19.999166  0.300000  0.000000  1.001803
于 2014-06-24T10:32:43.707 に答える