Question

我想在R中拟合三个参数对数正态分布（参见here以供参考）。

我的MWE如下：

set.seed(12345)
library(FAdist)
X <- rlnorm3(n=100, shape = 2, scale = 1.5, thres = 1)

# m: Location Parameter
# s: Scale Parameter
# t: Threshold Parameter
LL3 <- function(X, m, s, t)(1/((X-t)*s*(2*pi)^0.5))*exp(((-(log(X-t)-m)^2)/(2*s^2)))

library(MASS)
fitdistr(x=X, densfun=LL3, start=list(m=2, s=1.5, t=1))

但是此代码会抛出以下错误消息：

Error in stats::optim(x = c(30.9012208754183, 223.738029433835,
46.4287558537441,  :    non-finite finite-difference value [3] In addition: Warning message: In log(X - t) : NaNs produced

是否有任何R包适合三个参数分布，例如三个参数Log-normal，Gamma，Weibull和Log-logistic distributions？

Answer 1

错误消息表明在估计目标函数的梯度时存在问题。这可能会发生几种原因，但最可能的原因之一是在分布拟合/优化过程中其中一个参数变为负值或导致负值（可能是您的阈值参数变得大于对数正态变量，在这种情况下，分布在那些点应该是0 ......不幸的是，fitdistr不知道这一点。

解决此类问题的最佳方法是尝试不同的起始参数，或者在这些情况下找到一种方法使分布为fitdistr。

编辑：此外，代码还有其他错误，请尝试，如Jealie建议的那样：

LL3 <- function(X, m, s, t)ifelse(t>=X,0,(1/((X-t)*s*(2*pi)^0.5))*exp(((-(log(X-t)-m)^2)/(2*s^2))))

和rlnorm3而不是rllog3

Answer 2

事实上，似乎dlnorm3（内置于FAdist包中）已经x<=thres时返回零概率，因此将dlnorm3直接插入{ {1}}似乎工作正常：

fitdistr

结果：

set.seed(12345)
library(FAdist)
library(MASS)
X <- rlnorm3(n=100, shape = 2, scale = 1.5, thres = 1)
fitdistr(X,dlnorm3,start=list(shape = 2, scale = 1.5, thres = 1))

如果我们使用shape scale thres 2.31116615 1.94366899 1.02798643 (0.18585476) (0.23426764) (0.01480906)函数生成值（我们得到更多极端值），则会失败：

rllog3

使用Y <- rllog3(n=100, shape = 2, scale = 1.5, thres = 1) fitdistr(Y,dlnorm3,start=list(shape = 2, scale = 1.5, thres = 1), method="Nelder-Mead") ## Error in stats::optim(x = c(10.1733112422871, ## 310.508398424974, 1.08946140904075, : ## non-finite finite-difference value [3]，如果我们切换到Nelder-Mead，我们可以推迟问题直到计算出Hessian。

如果我们使用debug(optim)代替我们至少可以得到系数（警告Hessian不能被反转......）

bbmle::mle2

在R中拟合三个参数对数正态分布

2 个答案: