MLE函数: optim(start，f，method = method，hessian = TRUE，...)中的错误:非有限差值[1]

Question

我在试着拿到MLE。

loglike <- function(theta) {
  ll <- 14 * log(1 - theta) + 12216 * log(theta)
  ll
}

neg.loglike <- function(theta) -loglike(theta)

mle(neg.loglike, start = list(theta = 0.5))

我得到了一个错误

Error in optim(start, f, method = method, hessian = TRUE, ...) : 
  non-finite finite-difference value [1]
In addition: There were 37 warnings (use warnings() to see them)

我通常使用上面的代码，但我发现了另一个函数：

mle2(neg.loglike, start = list(theta = 0.5))

而且它起作用了。为什么另一个不能工作？

Answer 1

函数mle默认使用最小化方法BFGS，这需要计算对数似然函数的雅可比(有时是Hessian)。如果不为雅可比函数和黑森函数指定解析函数，则可能会出现数值问题。这就是你得到的错误。

默认情况下，函数mle2使用最小化方法内尔德-米德，该方法不依赖于计算对数似然函数的导数。

如果您在mle呼叫中添加method="Nelder-Mead“，我怀疑您将获得与mle2呼叫相同的结果。

详情请参考https://www.rdocumentation.org/packages/bbmle/versions/1.0.23.1/topics/mle2和https://www.rdocumentation.org/packages/stats4/versions/3.6.2/topics/mle。