問題タブ [mle]

私は、既知の直径と種のマッピングされた樹木のプロットで、.5m^2 の「ごみトラップ」のネットワークで収集されたごみの量を記述するモデルの適合を最適化しようとしています。選択したモデルには、ごみ生産の相対成長スケーリングと、ごみ移動距離の指数関数的減衰という 2 つの要因があります。

ただし、トラップ データには複数のツリーからの入力が含まれています (これは、タイトルで言及されている「欠落レベル」です)。

これまでのところ、シミュレートされたデータでも非常に複雑な結果が得られました。直径と距離の組み合わせが十分にあれば、関数はある程度十分に制限されるはずです。この分析は、私が模倣している記事で実行されました。ログ（Obs.Litter）の分析も試しましたが、これが道だと思います。しかし、ログ バージョンをコーディングした方法で、パフォーマンスが向上すると期待される結果が得られたかどうかはわかりません。

この時点で、このタイプの「隠れたプロセス」を使用した非線形回帰のフィッティングまたはモデルのフィッティング問題の経験が豊富な人から、あらゆる種類のアドバイス (コードベースまたは概念的) を探しているだけだと思います。データ シミュレーションのコードとさまざまな可能性を以下に示します。OpenBUGS のベイジアン階層モデルを使用してこれらのパラメーターを推定することで、有益な事前情報のみを使用して、もう少し成功しました。

私はあまり密度の濃いコードに反映されている可能性がある R 初心者です。ご了承ください。max を使用して二変量正規分布の係数を推定しようとしています。尤度推定。OPTIM 関数を呼び出すと、ヘッシアンに関連するエラーが発生します。かなりデバッグを試みましたが、エラーを取り除くことができないようです。これに取り組む方法についての洞察をいただければ幸いです。

私が使用しているデータは{y1、y2、x1、x2}で、y1、y2はバイナリ変数です。データをシミュレートするために使用するコードは次のとおりです。

推定しようとしているパラメーターは、潜在効用関数 z1 および z2 のベータと、分散共分散行列の非対角要素です。

ありがとう！

最初にエラーを指定してから、エラーの後にコードを提供します。

まず、コード内のこの行で発生したと思われるエラー:

A) OPTIM の呼び出しでパラメーターに hessian = F を設定すると、次のエラーとトレースバックが表示されます。

B) OPTIM の呼び出しでパラメーターに hessian = T を設定すると、次のエラーとトレースバックが表示されます。

今コード：

自己回帰モデルのパラメーター推定に次のコードを使用しようとしています。

次に、次のエラーとともに結果が表示されます。

自己回帰パラメーター推定でこれらのエラーを排除する方法はありますか?

実はこのデータをもとに自己回帰モデルを使って予測をしようとしているのですが、

しかし、可能であれば、一次自己回帰モデルを好みます。

しかし、予測値でさえ、予想とはかけ離れたものであることが判明しました。

問題である予測値..

これらのデータに基づいて、最初の自己回帰モデルのいずれかから適切な予測を行う方法はありますか

および/または任意の順序の自己回帰モデル?

何かお役に立てれば幸いです。

事前にどうもありがとうございました！

関数内のパラメーターの MLE の 95% CI を見つけたいのですが、方法がわかりません。

与えられた関数はべき乗分布であり、

f(x)=Cx^(-mu)、

R の bbmle パッケージを使用して、mu の MLE を計算しました。

インターネット上の一部の人々は、プロファイルの可能性を使用してそれを行うと言っていますが、Rでの方法がわかりません。または、同じ結果につながる他の方法も問題ありません。

よろしくお願いします！

アップデート：

したがって、推定 mu は 2.00510 であり、その 95% CI を取得したいと思います。最初の mu は 2 だったので、ナンセンスに見えるかもしれません。2.00510 はそれに非常に近いですが、この方法を他のデータ セットにも適用します。私はまだ出会っていないので、それを行う方法を見つけることを本当に望んでいます.

約 25 の異なる変数によって決定される、最大化する必要がある共同尤度があります。すべての可能な値を循環する 25 の「for」ループに頼らずに、この関数を最大化する変数値の組み合わせを見つける方法があることを期待していました。

これは、'for' ループ アプローチを使用して最大化された、この尤度のはるかに小さい部分の例です。ここで、'temp' は尤度の値を計算し、test は、使用される変数の値を記録するベクトルです。

前もって感謝します、セルゲイ