GAUSS到R码转换

Question

我得到了一个用GAUSS编写的MLE估计器，我试图将它重新编码到R中。我不使用，也从未使用过GAUSS本身(并且没有访问它的权限)。在代码中，有一行让我有点困惑。

在经过验证的GAUSS代码中，在“输入”(注释的一部分)下面有一行内容如下：

invsig: scalar or m-by-m matrix with inverse of sigma

我正在努力让代码一片片地工作，但我的第一个问题是一些相对简单的问题。

以下是让我感到困惑的GAUSS片段：

...
local m, k, tobs, invsig
m = rows(y);k = rows(x); tobs = rows(dat)
invsig= eye(m)*invsig
...

我知道这是身份矩阵乘以“输入”invsig，但是在模拟示例中(从附加到代码的日志文件中)，可以使用invsig的标量值启动程序。IE:将初始值设置为invsig =1

在R中，这是行不通的。下面是简单的“测试”代码来尝试获得以下内容：

y.mat <- rep(rexp(3)) 
x.mat <- matrix(rexp(36), 12, 3) 
myfct <- function(x,invsig){
   m <- nrow(x)
   invsig <- diag(m)%*%invsig
   return(invsig)
}
t1 <- myfct(x.mat, 1)     ##Non-conformable error
t2 <- myfct(x.mat, y.mat) ##Works

我理解我在R中遇到的不一致错误，问题是我在GAUSS和R之间的转换中遗漏了什么吗？在在线阅读帮助手册时，GAUSS通过使用单个符号(*/+-)来执行矩阵操作，并且要按元素进行操作，需要添加一个“。每次手术前。所以对我来说，GAUSS代码是指做矩阵乘法(R中的%*%)，这就是简单函数所要做的。

如有任何意见或建议，敬请见谅！

Answer 1

你的问题是你不能把3x3矩阵和1x1矩阵相乘。我推荐这样的东西

myfct <- function(x,invsig){
    if (is.matrix(invsig)) return(invsig)
    m <- nrow(x)
    return(diag(invsig, nrow = m))
}

在第一种情况下，编辑了我在乘以diag(m)时留下的部分，但是如果invsig已经是一个矩阵，那么当然没有必要。