r - パッケージbbmleのmle2は、カスタム関数で無意味な答えを返します

Question

カスタムメイドの負の指数確率密度関数を使用して、いくつかのフィールド データを適合させたいと考えています。(動機 - 最終的には、 Bullock Shea and Skarpaas 2006の表 3 の多くの分布にフィールド データを当てはめたいと考えています)。

最初にdnegexp、この投稿に従って関数を定義しました: mle2 数式呼び出しのカスタム密度関数定義でエラーが発生しました

dnegexp <- function(x, mya, myb, log=FALSE){
   logne <- log(mya)-myb*x
   if(log) return(logne) else return(exp(logne))
}

次にrnegexp、任意のパラメーターを使用して、この分布からデータセットを生成する関数を作成しました。(この機能の軽薄さをお許しください。この記事のトピックではありませんが、より良いものにするためのアイデアは大歓迎です...)

rnegexp <- function(n, thisa, thisb){
  rnums <- array(data=NA,dim=n)
  counter=0
  while(counter<=n){
    candidate <- runif(1,0,100)
    if(runif(1,0,1)<dnegexp(candidate,thisa, thisb)) {
      rnums[counter] <- candidate
      counter <- counter+1
    }
  }
  return(rnums)
}

これら 2 つの関数を使用して、既知のパラメーターを使用して負の指数分布に従うデータセットを作成して、ワークフローをテストします。

set.seed(501)
mynegexpvals <- rnegexp(100,0.08, 0.09)

hist(mynegexpvals, freq=FALSE)
mydists <- seq(0,100, by=1)
lines(mydists,dnegexp(mydists, 0.08, 0.09), col="blue", lwd=2)

パッケージから使用mle2しbbmleてパラメーターを見つけようとすると、開始値として正確な生成パラメーターを指定したにもかかわらず、無意味な値が返されます。

> library(bbmle)
> mle2(mynegexpvals ~ dnegexp(a,b), start = list(a=0.08, b=0.09), data=data.frame(mynegexpvals))

Call:
mle2(minuslogl = mynegexpvals ~ dnegexp(a, b), start = list(a = 0.08, 
    b = 0.09), data = data.frame(mynegexpvals))

Coefficients:
            a             b 
 2.421577e+12 -6.849330e+12 

Log-likelihood: 6.148807e+15

検索空間を制限しようとすると、境界でパラメーター推定値が得られます。

> mle2(mynegexpvals ~ dnegexp(a,b), start = list(a=0.08, b=0.09), data=data.frame(mynegexpvals), method="L-BFGS-B", lower=c(a=0.04, b=0.0001), upper=c(a=1000, b=1000))

Call:
mle2(minuslogl = mynegexpvals ~ dnegexp(a, b), start = list(a = 0.08, 
    b = 0.09), method = "L-BFGS-B", data = data.frame(mynegexpvals), 
    lower = c(a = 0.04, b = 1e-04), upper = c(a = 1000, b = 1000))

Coefficients:
    a     b 
1e+03 1e-04 

Log-likelihood: 690.69 
Warning message:
In mle2(mynegexpvals ~ dnegexp(a, b), start = list(a = 0.08, b = 0.09),  :
  some parameters are on the boundary: variance-covariance calculations based on Hessian may be unreliable

ここで大きな何かが欠けていますか？dnegexp 関数を間違って定義しましたか?