問題タブ [convergence]

Birnbaum-Saunders 地区からのサンプルのパラメータを概算する必要があります。ここに私のコードがあります:

問題は、収束の条件が満たされているように見えますが、私の意見では、どのシータを開始点として選択するかによって、私の近似値が大幅に異なることです。したがって、わずかに異なる出発点を選択しても、どのような結果が得られるかはわかりません。

メソッドが非常に不安定な理由について何か考えはありますか?

次のベクトルがあるとします。

3 つの繰り返し要素 (25、24、および 28) があることがわかります。ベクトルに繰り返し要素 (またはサイクル) がある場合、R に認識させるにはどうすればよいですか? 繰り返している要素の数 (3 ではなく 2 または 5) や、開始するベクトルの要素の数に関係なく、これを検出したいと考えています。

コンテキストのために、値に収束しようとしているアルゴリズムがありますが、この繰り返しループでスタックすることがあります。R がこの無限ループに陥ったことを検出して抜け出してもらいたいのです。私のvec例では、各反復での値のログです。

二重の繰り返し要素をキャッチする方法 (最後の繰り返しの値を保存して現在の繰り返しと比較する方法) を理解しましたが、この 3 つ以上の繰り返し要素には困惑しています。

私は、政治ネットワークのネットワーク モデルに取り組んでいます。私が行っていることの 1 つは、ペナルティ付き推論です。glmnet にペナルティ係数を設定することで、適応投げ縄アプローチを使用しています。モデルにはさまざまなパラメーターがあります:alphasとphis. は固定効果であるため、ペナルティが課せられているalphas間、モデルに保持したいと考えています。phis

glm()のペナルティ係数によって設定される適応重みを計算するために、 の MLE 推定プロセスから係数を開始していglmnet()ます。

これはコードです：

一部のネットワークでは、このコードは正常に実行されますが、次のエラーが発生する特定のネットワークがあります。

奇妙なことに、それらはすべて同じコードを使用しているため、データの問題ではないかと考えています。追加情報：

+あるケースでは 500alphasと 21を超えていてこれらのエラーが表示され、別のケースでは 200と 28phisが機能しません。しかし一方で、600と 28を超えるケースがあり、うまく収束しています。alphasphisalphasphis

+ と の設定を試みましたが、うまくlambda.min.ratioいきnlambdaません。

追加の質問: ペナルティの最初のエントリは、インターセプトに関連付けられているものですか? それとも、によって自動的に追加されglmnet()ますか? glmnetビネットではこれについて明確にわかりませんでした。私の考えでは、切片の項を含めるべきではありません。なぜなら、ペナルティは内部で合計nvarsに再スケーリングされると言われているため、切片は私の変数の 1 つではないと想定しているからです。