MLE 函数：优化错误（start，f，method = method，hessian = TRUE，...）：非有限差分值 [1]答案

【问题标题】：MLE function: Error in optim(start, f, method = method, hessian = TRUE, ...) : non-finite finite-difference value [1]MLE 函数：优化错误（start，f，method = method，hessian = TRUE，...）：非有限差分值 [1]
【发布时间】：2020-10-22 07:27:33
【问题描述】：

我正在尝试获取 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))

我收到了错误

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，但我发现了另一个功能：

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

它奏效了。为什么另一个不工作？

【问题讨论】：

标签： r mle

【解决方案1】：

mle函数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）。如果您没有为 Jacobian 和 Hessian 指定分析函数，则可能会出现数值问题。这正是您得到的错误。

mle2函数默认使用最小化方法Nelder-Mead，不依赖计算对数似然函数的导数。

如果您将 method="Nelder-Mead" 添加到您的 mle 调用中，我怀疑您将获得与您的 mle2 调用相同的结果。

详情请参阅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。

【讨论】：