Question

我正在尝试编写由集成定义的分布的似然函数。我正在使用integrate（）函数，但当我尝试在函数的其余部分使用它时，我得到错误：

“B中的错误（alpha + i，beta + 6 - i）/ B（alpha，beta）：二元运算符的非数字参数”

积分的值例如是“9.501501，绝对误差<0.00078”。我试过使用trunc（），但这也无济于事。我对R比较陌生，所以有一个已知的解决方案吗？任何帮助将不胜感激！

B <- function(a,b){ 
   integrand <- function(t){(t^(a-1))*((1-t)^(b-1))} 
   integrate(integrand,lower=0,upper=1) 
} 
betalik <- function(alpha,beta){ 
    likelihood <- 0 Z <- c(37,22,25,29,34,49) 
    for(i in 1:6) 
       likelihood <- likelihood + 
         Z[i]*log((B(alpha+i,beta+6-i))/B(alpha,beta)) 
    return(likelihood)

}

道连，

Answer 1

使用?integrate ....

中的整合示例

integrate(dnorm, -1.96, 1.96)
# 0.9500042 with absolute error < 1e-11

这里到底发生了什么？那么，集成函数创建一个“集成”类S3对象，它基本上是一个包含许多字段的列表，然后将print()应用于它，依次执行print.integrate()。该函数的输出实际上字符串“0.9500042，绝对错误<1e-11”，它只是以这种方式显示。

要了解integrate()实际创建的R对象，请执行

obj = integrate(dnorm, -1.96, 1.96)
str(obj)
# List of 5
# $ value       : num 0.95
# $ abs.error   : num 1.05e-11
# $ subdivisions: int 1
# $ message     : chr "OK"
# $ call        : language integrate(f = dnorm, lower = -1.96, upper = 1.96)
# - attr(*, "class")= chr "integrate"

因此，如果您只想要积分值，那么您必须提取该函数创建的列表的value字段，以便进行计算。 E.g。

10*integrate(dnorm, -1.96, 1.96)$value
# [1] 9.500042

Answer 2

跟进上面的评论和答案......

以下是您的原始函数，格式更精确，整合@Fhnuzoag关于从$value结果中提取integrate()组件的注释：

B <- function(a,b){
    integrand <- function(t){(t^(a-1))*((1-t)^(b-1))}
    integrate(integrand,lower=0,upper=1)$value
}
betalik <- function(alpha,beta){
    likelihood <- 0
    Z <- c(37,22,25,29,34,49)
    for(i in 1:6) likelihood <- likelihood +
        Z[i]*log((B(alpha+i,beta+6-i))/B(alpha,beta))
    return(likelihood)
}

在这里，我们检查@dason的评论，即你的B函数等同于R的内置beta函数（但R函数当然更快，可能更准确）：

all.equal(B(1.1,2.7),beta(1.1,2.7))  ## TRUE

我更喜欢分别指定'数据'：

Z <- c(37,22,25,29,34,49)

使用内置lbeta（log-beta）函数的似然函数的新版本，并进行了矢量化：

blik2 <- function(alpha,beta,Z) {
    index <- 1:6
    sum(Z*(lbeta(alpha+index,beta+6-index)-lbeta(alpha,beta)))
}

all.equal(blik2(1.1,2.7,Z),betalik(1.1,2.7))
## small difference, blik2 is *probably* more
##   accurate ... "Mean relative difference: 6.406495e-08"

（最好进一步概括这一点并将代码中的6值替换为length(Z) ...）

在编写似然函数时使用积分的问题

2 个答案: