Question

如果这个问题愚蠢，我道歉，因为所有人都会离开。

我想利用R的mle2（）函数来找到特定统计函数的最佳参数;我认为它是使用梯度下降吗？所以我接到了这样的电话：

r = mle2(minuslogl = likelihood, 
    start = list(a1=0.1,b1=0.1,x01=0.1,d2=0.1,b2=0.1,x02=0.1,c=1), 
    data = list(values=v,data=d))

我的似然函数特别需要a1，b1，d2和b2在[0,1]范围内（0到1之间的实数）。如果mle2（）使用梯度下降，我假设它在优化阶段开始将所提到的参数移动到负范围内 - 但我希望它专门不那样做，我希望它搜索0和1之间的参数。

有办法吗？我在这里真的很无知吗？

提前致谢。

Answer 1

我找到了答案。有我想要的文件;虽然我在查看的页面中无法立即找到我想要的东西。

mle2（）函数的字面上有较低和较高的参数。

例子可以在这里找到：

http://www.inside-r.org/packages/cran/bbmle/docs/mle2

以下是该怎么做的功能示例：

r = mle2(minuslogl = likelihood, 
     start = list(x01=0.1,x02=0.1, c=1, a1=.1, b1=.1, d2=.1, b2=.1), 
     data = list(values=v,data=d),
     lower = c(a1=0,b1=0,d2=0,b2=0),
     upper = c(a1=1,b1=1,d2=1,b2=1), 
     method="L-BFGS-B")

这限制了a1，b1，d2和b2变量，并为它们提供了梯度下降方法的起始值。

理解R的mle2函数及其参数

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