Question

我正在尝试优化正态分布的对数似然。对数似然的函数有效，它识别传入的数据集，但优化无法识别数据集是否存在？如果我们设置data_x=rnorm(100,0,1)此代码返回正确的答案，但我需要能够传入不同的数据集。

x <- rnorm ( 100, 0, 1)
loglike <- function( pars, data_x=x) {
  mu <- pars[1]
  sigma2 <- pars[2]^2
  numobs <- length( data_x )
  sumsq <- sum( ( data_x-mu )^2 )
  val.log.like <- -numobs / 2 * log( sigma2 ) - ( 1 / (2*sigma2) ) * sumsq
  return( val.log.like )
}

optimization <- optim( c( 0, 1), loglike)
answer <- matrix( optimization$par, 2, 1) 
answer

Answer 1

optim允许您将其他参数传递给您正在优化的函数。在这种情况下，只需将data_x=your_new_data_set添加到optim参数即可。

optim(c(0,1), loglike, data_x = your_new_data_set)

这是...允许您执行的optim参数。请查看?optim了解详情。

Answer 2

使用...参数进行优化：

y <- 1:100
optimization<-optim(c(0,1), loglike, data_x=y)

优化对数似然，传入不同的数据集

2 个答案: