二元函數的最大化 - R的代碼

所以我想最大限度地爲伽瑪泊松似然函數和我編程式的R爲以下幾點：二元函數的最大化 - R的代碼

lik<- function(x,t,a,b){  
    for(i in 1:n){ 
     like[i] = 
     log(gamma(a + x[i]))-log(gamma(a)) 
      -log(gamma(1+x[i] + x[i]*log(t[i]/b)-(a+x[i])*log(1+t[i]/b) 
     } 
     return(sum(like)) 
}

其中X和T是數據，我有n個數據行。

我需要a和b來同時解決。 R中是否存在內置函數？還是我需要硬編碼算法來解決方程組？ [我寧可不]我知道optimize（）解決了1個變量，fminbnd（）也解決了這個問題。我試圖複製FindMaximum（）在mathematica中的行爲。在一個完美的世界，我想工作代碼東西這樣的：

optimize(f=lik, a>0, b>0, x=x, t=t, maximum=TRUE, iteration=5000) 
$maximum 
    a 150 
    b 6

感謝。

來源

2016-10-03 Sarah Elizabeth

是的，這可能是我想要的，我剛剛過了一個小時google搜索，並在此方案中R. –

沒有一（1）看'？optim'，要記住，*減少*默認情況下（在幫助文件中看到'fnscale'的描述）; （2）'dnbinom'可能有幫助; （3）所以可能'MASS :: fitdistr' –

optim' s第一個參數可以是參數的向量。所以，你可以嘗試這樣的事：

lik <- function(p=c(1,1), x, t){ 
    # In the body of the function replace a by p[1] and b by p[2] 
} 

optim(c(1,1), lik, method = c("L-BFGS-B"), x=x, t=t, control=list(fnscale=-1))

來源

2016-10-03 17:03:29

這樣結束了工作出來的解決方案是：

attempt2d <- optim(
    par = c(sumx/sumt, 1), fn = lik, data = data11, 
    method = "L-BFGS-B", control = list(fnscale = -1, trace=TRUE), 
    lower=0.1, upper = 170 
    )

但是我的參數跑出去170，實質上意味着我的伽馬參數是天道酬勤。因爲伽馬（）比較快地命中無限。在mathematica中，解爲a = 169和b = 16505，而R在170處最大值遠不及170.在某些情況下，已知的解決方案超出了170個解決方案。

來源

2016-10-03 21:57:47

二元函數的最大化 - R的代碼

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