[解決済み】RでのMLEエラー:'vmmin'の初期値が有限でない
2022-01-28 02:54:43
質問
を2つ持っているとします。
data.frame
オブジェクトを作成します。
df1 <- data.frame(x = 1:100)
df1$y <- 20 + 0.3 * df1$x + rnorm(100)
df2 <- data.frame(x = 1:200000)
df2$y <- 20 + 0.3 * df2$x + rnorm(200000)
MLEを行いたい。とは
df1
はすべてOKです。
LL1 <- function(a, b, mu, sigma) {
R = dnorm(df1$y - a- b * df1$x, mu, sigma)
-sum(log(R))
}
library(stats4)
mle1 <- mle(LL1, start = list(a = 20, b = 0.3, sigma=0.5),
fixed = list(mu = 0))
> mle1
Call:
mle(minuslogl = LL1, start = list(a = 20, b = 0.3, sigma = 0.5),
fixed = list(mu = 0))
Coefficients:
a b mu sigma
23.89704180 0.07408898 0.00000000 3.91681382
しかし、もし同じ作業を
df2
エラーが発生します。
LL2 <- function(a, b, mu, sigma) {
R = dnorm(df2$y - a- b * df2$x, mu, sigma)
-sum(log(R))
}
mle2 <- mle(LL2, start = list(a = 20, b = 0.3, sigma=0.5),
fixed = list(mu = 0))
Error in optim(start, f, method = method, hessian = TRUE, ...) :
initial value in 'vmmin' is not finite
どうすれば克服できるのか?
解決方法は?
の値は
R
これは最小化される関数の値が有限でないことを意味し、エラーを返します。
引数
log=TRUE
は、この問題をよりよく処理するために、関数
LL3
の下にあります。以下は警告が出ますが、真のパラメータに近いパラメータの推定値が返されます。
require(stats4)
set.seed(123)
e <- rnorm(200000)
x <- 1:200000
df3 <- data.frame(x)
df3$y <- 20 + 0.3 * df3$x + e
LL3 <- function(a, b, mu, sigma) {
-sum(dnorm(df3$y - a- b * df3$x, mu, sigma, log=TRUE))
}
mle3 <- mle(LL3, start = list(a = 20, b = 0.3, sigma=0.5),
fixed = list(mu = 0))
Warning messages:
1: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
2: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
3: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
4: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
5: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
6: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
7: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
8: In dnorm(df3$y - a - b * df3$x, mu, sigma, log = TRUE) : NaNs produced
> mle3
Call:
mle(minuslogl = LL3, start = list(a = 20, b = 0.3, sigma = 0.5),
fixed = list(mu = 0))
Coefficients:
a b mu sigma
19.999166 0.300000 0.000000 1.001803
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