威布尔样本上的mle2

Question

我想使用mle2函数来为weibull形状和尺度参数生成mles。我编写了以下代码，但得到了错误：

那么，哪个组件是NULL，而我应该更改为数字？我的代码是否还有其他问题来获取mles？

x2<- rweibull(n, shape = 1, scale = 1.5)
library(bbmle)
loglik2 <- function(theta, x){
  shape<- theta[1]
  scale<- theta[2]
  K<- length(theta)
  n<- length(x2)
  out<- rep(0,K)
  for(k in 1:K){
    out[k] <- sum(dweibull(x2, shape, scale, log=TRUE))   
  }
  return(out)
}
theta.start<- c(1, 1.4)
(mod <- mle2(loglik2,start=list(theta.start),data=list(x2)))

Error in validObject(.Object) : 
  invalid class “mle2” object: invalid object for slot "fullcoef" in class "mle2": got class "NULL", should be or extend class "numeric"

Answer 1

编辑以下Bolkers评论：

您可以单独传递参数，而不是作为向量传递，也可以将命名的向量作为输入传递:请参阅docs中的vecpar参数(并在负日志似然函数上使用parnames(nllfun) <- ... )。

传递个别参数：

# some example data
library(bbmle)
set.seed(1)
n = 1000
x2 = rweibull(n, shape = 1, scale = 1.5)

重写似然函数以返回减号LL

loglik2 = function(shape, scale, x)
  -sum(dweibull(x, shape=shape, scale=scale, log=TRUE))   

估计:命名开始参数(也设置较低的参数限制以避免警告)

mle2(loglik2, start=list(shape=1, scale=1),
     method="L-BFGS-B",lower=list(shape=0, scale=0),
     data=list(x=x2))
#Coefficients:
#   shape    scale 
#1.007049 1.485067 

# you can also use the formula notation 
mle2(x~dweibull(shape=shape, scale=scale),
     start=list(shape=1, scale=1),
     method="L-BFGS-B",lower=list(shape=0, scale=0),
     data=list(x=x2))

传递参数的命名向量：

还请注意，在此示例中，使用日志链接强制参数大于零。在Ben的评论中，“我可能会推荐一个日志链接而不是框约束”--而不是在上面的示例中使用lower优化参数。

loglik2 = function(theta, x)
  -sum(dweibull(x, shape=exp(theta[1]), scale=exp(theta[2]), log=TRUE))   

# set the parameter names & set `vecpar` to TRUE
parnames(loglik2) = c("shape", "scale")
m = mle2(loglik2, 
         start=list(shape=0, scale=0), 
         data=list(x=x2), vecpar=TRUE)
exp(coef(m)) # exponentiate to get coefficients

# or the formula notation
mle2(x~dweibull(shape=exp(logshape),scale=exp(logscale)), 
     start=list(logshape=0, logscale=0),
     data=list(x=x2))

在您的代码上有几个注释；来自?bblme帮助页面：“注意，minuslogl函数应该返回负日志可能性”，而您没有返回，并且start参数应该是一个命名列表。