如何绘制多元正态分布的对数似然函数

Question

我具有mvn正态分布的对数似然函数：（最初是NLL，但出于制图目的而更改）

NLLmvnorm <- function(data, mu, sigma) {
  a <- qr(sigma)
  logdet <- sum(log(abs(diag(a$qr))))
  sigma.inv <- fast.ginv(sigma)
  0.5 * (logdet + t(data-mu) %*% sigma.inv %*% (data-mu))
  #d <- -0.5 * logdet - 0.5 * (t(data - mu) %*% sigma.inv %*% (data - mu) - (length(data) / 2) * log(2 * pi)) 

鉴于我的数据，我正在尝试为此功能找到MLE，但是optimx给了我一些怪异的值，所以我想看看图表上是否有任何奇数点。

p <- 0.5
k <- 50
b <- 1
data <- dataset[1,]

mu <- k * exp(-b * (1-density)) * (p * colSums(hadza_LHbones) + (1 - p) * colSums(hadza_LKbones))
sigma <- k * diag(exp(-b * (1-density))) %*% (p* crossprod(as.matrix(hadza_LHbones)) + (1 - p) *crossprod(as.matrix(hadza_LKbones))) %*% diag(exp(-b * (1-density)))
plot(data,NLLmvnorm(data,mu,sigma))

这样做，我得到一个错误，指出x和y的长度不同，这显然是有道理的，因为NLL仅在data是多维的情况下才吐出一个值，因此我需要构造一个长度与{ {1}}，但我不确定如何执行此操作，甚至不确定是否正确的操作方法。会有一种更好的方法来绘制ll来检测异常吗？

其他信息（第一个是data）：