我试图找出攻击率a和处理时间h的参数，以用于为我的消耗猎物密度数据集产生最大可能性。
我在R上使用frair包来执行此任务，并使用以下函数：
Rogersfit<-frair_fit(eaten~density, data=bob, response='rogersII', start=list(a=x, h=y), fixed=list(T=24))
但是，这需要我手动输入a和h的随机值，这需要相当长的时间。如果输入的值不正确，则返回错误消息：
frfunc中的错误（data = moddata，samp = c（1：nrow（moddata）），start = start，： optim中的错误（par = structure（c（1,0），。Name = c（＆＃34; a＆＃34;，＆＃34; h＆＃34;）），fn = function（p）：
函数无法在初始参数下进行评估
为了消除查找初始参数值所涉及的猜测工作，我创建了一个excel表，其中包含R将运行的2列值：
# a h #
# 1 0.01 #
# 1 0.02 #
# 1 0.03 #
# . . #
# . . #
# . . #
# 9 0.98 #
# 9 0.99 #
并使用以下代码输入值：
x <- as.numeric(as.character(test$a))
y <- as.numeric(as.character(test$h))
for (i in 1:900){
for (j in 1:900){
Rogersfit<-frair_fit(eaten~density, data=bob, response='rogersII', start=list(a=x[i], h=y[j]), fixed=list(T=24))
}
}
我已将变量x分配给我的Excel工作表的第一列，表示攻击率。变量y已分配给表示处理时间的第二列。
目标是将这些值输入到函数中，直到它根据最大似然拟合返回真实参数，但上面的代码给出相同的错误消息并停在第一组值（1,0.01）中excel表。
我正在考虑使用布尔运算符，例如if response == error转到下一行值，但我不知道R是否可以这样做，因为我刚开始使用这个语言。