我尝试使用polr估算有序的probit模型： polr（评级~Currac +债务+通货膨胀+ GDPpc + GDPgr +比率+ Levelofdev + Eurozone + Default，method =＆＃34; probit＆＃34;）
其中，Rating是一个有序的离散因变量和独立的 变量是一组经济决定因素（例如通货膨胀率）。
但是，我一直收到同样的错误：
optim中的错误（s0，fmin，gmin，method =＆＃34; BFGS＆＃34;，...）： ＆＃39; vmmin＆＃39;中的初始值不是有限的
我在C代码（src / main / optim.c）中找到了它，在程序的第523行 vmmin。抛出错误是因为函数fminfn的结果不是 有限。在此函数fminfn中，在第82行，结果计算为 result = REAL（s）[0] /（OS-> fnscale）。这对我来说没什么意义， 但是。
我知道它应该与评估的函数有关 起始值的无限值。我希望有人可以解释 这更详细，或帮助我克服这个问题。
从数据集中排除/省略NA值无法解决问题。 但是，当我从集合中删除 通货膨胀或GDPpc时 回归量，它突然工作正常。当我删除其他所有内容时 保持通货膨胀和GDPpc，它仍然有效。
如果您遇到过相同的问题或者可能知道如何处理 对此，我非常感谢您的回复。
非常感谢，
的Wouter
答案 0 :(得分：1)
当使用polr（）进行有序逻辑回归时，我遇到了一个非常相似的问题。我可以使用rms软件包https://www.rdocumentation.org/packages/rms/versions/6.0-1/topics/orm
中的orm函数来收敛该算法。仍然值得研究通货膨胀率和GDPpc的分布与模型中不同等级之间的其他自变量之间的差异。
答案 1 :(得分：0)
正如 jrdnmdhl 在评论中指出的那样，这可能是因为初始值不佳。这些是系数和截距的第一次猜测。如果他们不是一个很好的猜测，就很难得到准确的答案，从而导致错误。
您可以自行猜测并将其添加到 start 参数中。
我有一个有效的简单模型 m1 和一个无效的更复杂的模型 m2。我采用了 m1 中成功估计的系数和截距，并将它们用于 m2，因为这些应该接近“正确”值。对于复杂模型的额外项，我使用零作为第一个猜测（但它可以是任何东西）。
m1 <- polr(y ~ a, data = example)
获取简单模型系数 (m1$coefficients) 和截距 (m1$zeta)。在复杂模型中任何新回归参数的系数末尾置零。就我而言，只有一个，b。
myGuess <- c(m1$coefficients, 0, m1$zeta)
将此新向量用作 start 参数。
m2 <- polr(y ~ a+b, data = example, start = myGuess)
如果零不起作用，请尝试您自己对回归系数的最佳猜测。