錯誤的Optim（）：尋找全球最小的一元函數

功能租期，提高一個函數估計只有mu參數時爲負二項分佈的似然函數。這不應該是一個問題，因爲函數顯然只有一個最大值。但是，我無法達到理想的結果。

功能被optmized是：

EMV <- function(data, par) { 

    Mi <- par 
    Phi <- 2 
    N <- NROW(data) 

    Resultado <- log(Mi/(Mi + Phi))*sum(data) + N*Phi*log(Phi/(Mi + Phi)) 
    return(Resultado) 
}

數據是負二項式變量與參數2的載體和2

data <- rnegbin(10000, mu = 2, theta = 2)

當我繪製具有mu作爲變量具有以下功能代碼：

x <- seq(0.1, 100, 0.02) 
z <- EMV(data,0.1) 
for (aux in x) {z <- rbind(z, EMV(data,aux))} 
z <- z[2:NROW(z)] 
plot(x,z)

我得到以下曲線：

和Z的最大值接近的參數值 - > 2

x[which.max(z)]

但優化不與BFGS

Error in optim(par = theta, fn = EMV, data = data, method = "BFGS") : 
non-finite finite-difference value [1]

工作，不會以SANN爲例：

$par 
[1] 5.19767e-05 

$value 
[1] -211981.8 

$counts 
function gradient 
    10000  NA 

$convergence 
[1] 0 

$message 
NULL

的問題是：

我在做什麼錯？
有沒有辦法告訴optim param應該大於0？
有沒有辦法告訴optim我想最大化該功能？（恐怕optim試圖最小化，並去一個很小的值，其中函數返回最小值）

來源

2016-06-10 Nizam

謝謝。我使用了'optim（par = theta，fn = EMV，data = data，method =「Brent」，lower = 0，upper = 1E5）''，我得到1E5。看來，優化是最小化該區間的功能。 – Nizam

請將您的評論作爲回答，我很樂意接受它。非常感謝。 – Nizam

當然...慢慢來。我的問題已經解決了。 – Nizam

最小化還是最大化？

雖然?optim說，它可以做到最大化，但畢竟是在一個支架上，所以最小化是默認：

fn: A function to be minimized (or maximized) ...

因此，如果我們想最大限度的目標函數，我們需要乘以一個-1到它，然後將其最小化。這是很常見的情況。在統計中，我們經常希望找到最大對數似然性，所以要使用optim()，我們別無選擇，只能將負對數似然性降至最低。

使用哪種方法？

如果我們只做一維最小化，我們應該使用方法"Brent"。該方法允許我們指定搜索區域的下限和上限。搜索將從一個邊界開始，向另一個邊界搜索，直到達到最小值，或者到達邊界。這樣的規範可以幫助你限制你的參數。例如，您不希望mu小於0，那麼只需設置lower = 0。

當我們移動到2D或更高維度時，我們應該求助於"BFGS"。在這種情況下，如果我們想限制我們的參數之一（例如a）爲正，我們需要採取日誌變換log_a = log(a)，並使用log_a重新參數化我們的目標函數。現在，log_a沒有限制。當我們想要限制多個參數爲正數時也是如此。

如何更改代碼？

EMV <- function(data, par) { 

    Mi <- par 
    Phi <- 2 
    N <- NROW(data) 

    Resultado <- log(Mi/(Mi + Phi))*sum(data) + N*Phi*log(Phi/(Mi + Phi)) 
    return(-1 * Resultado) 
} 

optim(par = theta, fn = EMV, data = data, method = "Brent", lower = 0, upper = 1E5)

來源

2016-06-10 01:29:06

爲optim幫助文件說：「在默認情況下的Optim進行最小化，但它會最大限度地提高，如果控制$ fnscale是負值。「因此，如果您將函數輸出乘以-1或更改控制對象輸入，則應該得到正確的答案。

來源

2016-06-10 01:26:34

錯誤的Optim（）：尋找全球最小的一元函數

回答

相關問題