Question

我的代码存在速度问题，我正试图解决它。我想对这些问题有你的意见/帮助我很抱歉，如果我的英语不如预期的那么好。：P。

我是R语言的新手，我目前正在使用条件copula。我正在使用R studio编程和R版本2.15.3。我正在使用<copula>包，我正在尝试进行一些估算。

首先，我有一个长度为n = 250的双变量向量u = [u_1，u_2]。我有一个这样的函数：

logl = function(u,x,xcentre)
{
   function(b){
      thetaList = thetax(xcentre,b)

      #Try 1
      #vectD = mapply(function(t1,t2, theta) (dCopula(c(t1,t2), frankCopula(theta), 
      #log = TRUE)), u[,1], u[,2], thetaList)
      #return (-1/n*sum(vectD))

      #Try 2
      vectD = 0
      for (i in 1:n)
      {
         vectD = vectD + dCopula(u[i,], frankCopula(thetaListe[i]), log = TRUE)
      }
      return (-1/n*(vectD))
   } 
}

（1）x是具有数据的长度n = 250的向量。 xcentre是一个标量（例如x = 1）

（2）thetax（xcentre，b）返回长度为n = 250的参数theta列表并将其放入thetalist

您可以将函数dCopula替换为函数f（u，v），其中u = [u_1，u_2]且v是标量。

所以我要做的就是：

b：2个参数的向量 logl（b）= -1 / n * sum [log（f（u，v）]其中和为所有（u_i，v_i）1＆lt; = i＆lt; = n

我的第一次尝试是使用'mapply'功能和'for'进行第二次尝试。但是，似乎mapply只是一种更好的方式来写一个for，哈哈。我需要能够提高logl（b）计算速度的东西。

我还尝试将函数“Vectorize”添加到dCopula，但它没有给我我需要的东西

R - loglikelihood和optim with conditional copula

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