带参数数组的MLE功能

user113988 发表于 Dev

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我想知道在数组中给出拟合参数时如何在R中进行最大似然估计。当参数数量很大时，这是必需的。因此，基本上，为了使正态分布适合数据x，我想执行以下操作

LL <- function(param_array) {
   R = dnorm(x, param_array[1], param_array[2])
  -sum(log(R))
}

mle(LL, start = list(param_array = c(1,1)))

（而不是http://www.r-bloggers.com/fitting-a-model-by-maximum-likelihood/的第一部分中的原始代码）如果运行上述代码，将会收到错误消息

dnorm（x，param_array [1]，param_array [2]）中的错误：缺少参数“ param_array”，没有默认值

谁能让我知道如何以正确的方式实现我想要的？

李哲源

stats4::mle 不是一个长函数，您可以在R控制台中对其进行检查：

> stats4::mle

注意如何start处理：

start <- sapply(start, eval.parent)
nm <- names(start)

情况1

如果您这样做：

LL <- function(mu, sigma) {
   R = dnorm(x, mu, sigma)
  -sum(log(R))
}

mle(LL, start = list(mu = 1, sigma = 1))

你得到：

nm
#[1] "mu"  "sigma"

还，

formalArgs(LL)
#[1] "mu"  "sigma"

情况2

如果您这样做：

LL <- function(param_array) {
   R = dnorm(x, param_array[1], param_array[2])
  -sum(log(R))
}

mle(LL, start = list(param_array = c(1,1)))

你得到

nm
#[1] NULL

但

formalArgs(LL)
#[1] param_array

问题

LL内部函数的评估stats::mle是通过与nm的形式参数匹配来实现的LL。在情况1中，匹配没有困难，但是在情况2中，您没有匹配，因此您将无法评估LL。

那么，如果人们拥有50个参数，该怎么办？他们会手动输入吗？

经过认真的思考，这不是伪造的论点吗？如果您确实有50个参数，使用数组真的可以节省您的精力吗？

首先，在函数内部LL，必须指定param_array[1]，，param_array[2]... param_array[50]，，即，仍然需要在正确的位置手动输入50个参数。在指定时start，您仍然需要逐个元素输入长度为50的矢量，对吗？与不使用数组而是使用列表相比，这不是一样多的工作吗？