私は学生の研究職にあり、R は初めてです。同様の質問をしました (ここに投稿: MLE Issues )。最初の問題は解決しましたが、この機能でさらに問題が発生しました。

私はまだこの関数を使用して 、他の変数のそれぞれが現在知られている theta[i] を推定しようとしています。

以下は私のコードです：

私がスローされているエラーは次のとおりです。

エラー: 引数 "theta" がありません。デフォルトはありません

エラーがばかげている場合は申し訳ありません。私はRについてほとんど知識がありません。

注: シータのテストとして (1,1,1,1,1,1) のベクトルを使用しています。実際のデータではありません。用量は、血清の用量レベルに対応する 6 のベクトルです。同腹反応は、同腹あたりの用量ごとの血清に対する反応を説明するマトリックスです。LitterSizes は、1 腹あたりの投与量ごとの 1 腹のサイズを表す行列です。LITTERS.M は、血清と接触した同腹児の初期数です。ProbabilityResponses は、特定のマウスが血清の影響を受ける確率を表すベクトルです。

これが mydata の一部です。

生データは非常に大きいので、その一部を 20 行でアップロードします。

機能説明はこちら

1. べき法則:y=A*x^-(u)
2. 指数:y=B*exp^(-βx)

今、MLE（最尤法）を使用しuてべき乗法とβ指数分布を取得したいと考えています。

これらの機能は正しいですか？

mle2() を使用してパラメーターを取得します。

ここで 2 つの質問があります。

1. モデルに適合するのに最適なものを決定する方法

   confint() を使用すると 95% CI を取得できますが、両方のモデルの Rsquared と AIC(Akaike weights) を取得するにはどうすればよいですか?

2. データに適合するのに最適なものを取得した後、生データの上に適合グラフを描画するにはどうすればよいですか?

Windows 7 で R.3.2.2 を使用しています。

最尤推定量 (MLE) が正しい答えを予測できないいくつかのユース ケース シナリオを知っている人はいますか? ただし、無限の計算、サンプル、または NP 困難を必要とする可能性のある問題は除きます。

次の状態空間モデルに適合させようとしています。

(1) Kt = K(t-1)* + ε1t
(2)Yt = Kt + βZt + ε2t

ここで、t は時間、Yt は (t での) 観察可能な変数、Ktは観察不可能な傾向であり、Zt説明できる可能性のある観察可能な変数の行列ですYt。ε1およびε2は、状態空間モデルの通常の誤差項です。

次のプロセスを MLE で推定し、トレンド Kt と係数 β の行列を取得する必要があります。しかし、dlm や dlmModReg でそれを行う方法が見つかりませんでした。

このモデルを Matlab で推定する方法を知っています (以下のリンクを参照)。しかし、dlm パッケージでこのようなモデルを指定する方法がわかりません。dlmパッケージの機能でできますか？

(「dlm パッケージ内の外部変数」というタイトルの未回答の関連投稿があることがわかりました)

どんな助けも心から感謝します (別のパッケージを使用することを意味する場合でも)!

http://www.mathworks.com/help/econ/implicitly-create-state-space-model-containing-regression-component.html

ご担当者様、

Rを介して、バイナリ選択タスクの個々のデータセット（各データセットには、特定の被験者がオプションAまたはBを選択する必要があるいくつかの試行が含まれています）でMLE分析を実行しました。最初に最適化（メソッド= BFGS）を試しました。一部の個人では、「非有限差分誤差」のためにパラメーター推定値を取得できません。オンラインで検索したところ、計算中に「ヘッセ行列を反転するオプション」を提供することで、bbmle ツールボックスがこのエラーを処理できることがわかりました。ただし、mle2関数を採用して「skip.hessian=T」を設定してもエラーが発生しました。最初の推測を変更するなど、他の解決策があるかもしれないことは知っています。ただし、更新された最初の推測がこのサブジェクトでは機能するが、他のサブジェクトでは機能しない場合があるのは本当に厄介です。mle2でこの問題を解決する方法を教えてもらえますか? お返事をお待ちしております。ありがとう、良い一日を:-)

ベスト、ヤン

オンラインドライブを持っていないため、テストデータを提供できなくて申し訳ありません。テストデータは電子メール (huyang@uni-bonn.de) で入手できます。

私のコードは次のとおりです。

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

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...)

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。

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。

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。

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?