問題タブ [mle]

ベクトルaの値は真の値と見なされ、mle を使用してそれらを推定したいと考えています。ノイズ N(0,sigma^2) を追加して、aから 100 個の「乱れた」ベクトルを作成します。乱れたベクトルごとに、降順に並べ替えます。観察された順序が x_1>x_4>x_5>x_3>x_2 であるとします。この順序を観察する確率を計算したいので、次のように計算します: P(X_1-X_4>0|a)*P(X_4-X_5>0 |a)*P(X_5-X_3>0|a)*P(X_3-X_2>0|a) (依存関係は無視します)、ここで X_1-X_4 ~ N(a[1]-a[4],2 *std^2) など。

通常、mle を使用する場合は密度関数を使用しますが、ここでは pnorm を使用します。以下のコードを実行した後に発生した問題は、標準誤差がすべて同じであり、推定値が大きすぎることです。私は何が間違っていたのでしょうか?

Rコード:

2 つdata.frameのオブジェクトがあるとします。

MLEやりたい。すべてがdf1大丈夫です：

しかし、同じタスクを実行するとdf2、エラーが発生します。

どうすればそれを克服できますか？

私は、多くの夏の間、時間の経過とともにハエの累積的な出現に取り組んでいます（不規則な間隔で撮影されました）（ただし、最初は1年間の作業を試みています）。累積出現はシグモイド パターンに従い、3 パラメーターのワイブル累積分布関数の最尤推定を作成したいと考えています。fitdistrplusパッケージで使用しようとしている 3 パラメーター モデルでエラーが発生し続けます。これは私のデータがどのように構造化されているかに関係しているに違いないと思いますが、それを理解できません。明らかに、各ポイントをx(度日) およびy(emerge) 値ですが、2 つの列を読み取ることができないようです。私が得ている主なエラーは、「数学関数への非数値引数」または(わずかに異なるコードで)「データは1より大きい長さの数値ベクトルでなければなりません」と言います。以下は、df_dd_em有用な場合に備えて、累積的な出現とパーセントの出現のためにデータフレームに追加された列を含む私のコードです。

EMアルゴリズムとGMMを一緒に勉強しています

ウィキペディアで説明されている EM アルゴリズムを理解していません。

EM アルゴリズムは、方程式を直接解くことができない場合に、統計モデルの最尤パラメーターを見つけるために使用されます。通常、これらのモデルには、未知のパラメーターと既知のデータ観測に加えて、潜在変数が含まれます。

今まで、私はこの文脈における潜在変数に興味を持っていました。

つまり、データに欠損値があるか、観測されていない追加のデータ ポイントが存在すると想定することで、モデルをより簡単に定式化できます。

この文で、欠落したデータまたは観測されていないデータについて簡単な例を挙げていただけますか?

残念ながら、ウィキペディアに例がありますが、私にはこの概念を理解するのが難しく、ガウス混合モデルの隠れたデータに興味があります。

平均と共分散と重み係数は未知のパラメータだと思います。

では、ガウス混合モデルの隠れたデータは何でしょうか?

それとも私の考えが間違っていますか？

mle() メソッドを使用して、R で手動で複数の予測変数を使用してロジット回帰を推定しています。以下の関数で対数尤度を計算するために必要な追加の引数を渡すのに問題がありcalcLogLikelihoodます。

負の対数尤度を計算する関数は次のとおりです。

}

x と y のデータ マトリックスは次のようになります。

私の関数への呼び出しは次のとおりです。

これが私のエラーメッセージです：

このエラーは、必要な x パラメーターと y パラメーターをcalcLogLikelihood正しく渡していないために発生しているようですが、何が問題なのかわかりません。このエラーを修正するにはどうすればよいですか?

mle2Rのオブジェクトから信頼帯をプロットする最良の方法は何ですか? predict(object, interval = 'confidence')オブジェクトで使用できる典型的な方法は、lmオブジェクトでは機能しないようmle2です。

線形モデルの信頼帯を計算するための数学を見つけました ( https://stats.stackexchange.com/questions/101318/understanding-shape-and-calculation-of-confidence-bands-in-linear-regression )が、非線形関係の信頼帯もプロットします。

mle2オブジェクトの作成に使用された決定論的関数に関係なく、バンドを計算してプロットするR関数が本当に好きです!

再現可能な例はここにあります:エラー: "initial value in 'vmmin' is not limited" in mle2() but in confint()

更新：最小限の例を下にスクロールします（同じエラーを再現しませんが、結果は異なります）

実際の質問の前に注意事項があります。私は R にまったく慣れていないので、理解できることを願っています。Google と R のデバッグ機能を使用して問題を突き止めようとしました (ただし、まだあまり慣れていません)。

私はとりわけ読んだことがあります：

サブセット化中に %in% と == をいつ使用するかについての質問

サブセットと[]を介した行と列のアドレス指定

Hadley Wickham の非常に優れたブログにたどり着きました。ここでは、R のデバッグ機能について詳しく調べます。彼の記事: 非標準評価

私の問題

私は、とりわけ社債に関するデータを含む dataと呼ばれるデータフレームを持っています。

最適関数のラッパーである bbmle パッケージの mle2 関数を使用して、用語構造のモデルを推定したいと考えています。以下のコードを参照してください。正規分布の残差の仮定が正当化されるかどうかは疑問の余地がありますが、次のとおりです。

アプローチ 1: 「手動で」サブセット化しても問題なく動作します。

アプローチ 2: mle2 関数内からサブセットを呼び出そうとすると、エラーが発生します。

したがって、アプローチ 1 は機能し、アプローチ 2 は、評価ごとに新しい変数を導入する必要がなく、まったく同じことを行うより便利な方法であるため、コードに何か問題があるに違いないと考えました。私が言ったように、私はデバッグ方法を使用しようとしましたが、R のマシンルームの奥深くで、まったく別のエラーが発生しました。

生成されたエラーについて、 R メーリング リストからこれを見つけました。ここでの問題は、dbinom 分布のサイズ パラメータとして整数ではなく分数が指定されていたことです。しかし、これが私のコードの問題であることがわかりません。

前もって感謝します

B.ローア

リクエストに応じて、模範的なデータを使用した最小限の例を考え出そうとしました。最小限の例ではエラーは発生しませんが、2 つの異なる推定値が生成されます。私の理解では、両方の関数が同じことをするはずなので、これは独特です

この質問がばかげている場合はお詫び申し上げます。

R の mle2() 関数を活用して、特定の統計関数に最適なパラメーターを見つけたいと考えています。勾配降下法を使用していると思いますか？だから私はこのような私の呼び出しを持っています:

私の尤度関数では、a1、b1、d2、および b2 が範囲 [0,1] (0 と 1 の間の実数) 内にある必要があります。mle2() が勾配降下を使用する場合、最適化フェーズ中に上記のパラメーターを負の範囲に移動し始めると想定していますが、具体的にはそうしないで、0 と 1 の間のパラメーターを検索する必要があります。

方法はありますか？ここで私は本当に無知ですか？

前もって感謝します。