错误：找不到对象“mle.result”

Question

我编写了这些 R 代码用于模拟和估计，如下所示。

library(numDeriv)
library(Matrix)
library(LambertW)

alpha=3.5
beta=2.0
theta=0.5
lambda=4.0

n=50
#Generate a random variable from uniform distribution
u<-0
u=seq(0,0.99,0.01)

for (q in 1:n)
{
   x[q]<- (lambda/beta)*
    W((((beta/lambda^2)*log(1-theta*u[q]/(1-u[q]))*
          exp(beta/lambda)))^(1/alpha),branch = 0)
}

BXIIWG_LL <- function(par){
  -sum(log(par[1]*par[2]*x^(par[2]-1)*(1+x)+
   par[3]*par[2]*x^(par[2]-1))*(1-par[4])*(1+x^par[2])^(-par[3]-1)*
        exp(-par[1]*x^par[2])/(1-par[4]
         (1+x^par[2])^(-par[3])*exp(-par[1]*x^par[2]))^(2))

#Maximum likelihood estimation
mle.result <- nlminb(c(alpha,beta,theta,lambda),
    BXIIWG_LL,lower=0,upper=Inf)

我得到的结果如下：

(1) 错误：找不到对象“mle.result”。
(2) 警告：在 W((((beta/lambda^2) * log(1 - theta * u[q]/(1 - u[q])) 中：(((beta/lambda^2 ) * log(1 - theta * u[q]/(1 - u[q])) * exp(beta/lambda)))^(1/alpha) 是 NA 或 NaN。为这些条目返回“NA”。

我该如何解决这些问题？

Answer 1

你的问题是由于

  (((beta/lambda^2)*log(1-theta*u[q]/(1-u[q]))*
              exp(beta/lambda)))^(1/alpha)

对于q=2，您获得(-0.001043497)^ 0.2857143 =NaN.. 我想这对于q>2 也是一样的 这是你真正想要的吗？

另外..您的函数BXIIWG_LL 使用x，但它没有接收x 作为输入.. 是这样吗？

试试这个： 库（numDeriv） 库（矩阵） 图书馆（LambertW） 库（pracma）

alphaDen=7
alphaNum=2
beta=2.0
theta=0.5
lambda=4.0

n=50
#Generate a random variable from uniform distribution
u<-0
u=seq(0,0.99,0.01)
x= c()

for (q in 1:n)
{
  numb =((beta/lambda^2)*log(1-theta*u[q]/(1-u[q]))*exp(beta/lambda))
  numbPow = numb^alphaNum
  sqrtNumb= nthroot(numbPow,alphaDen)
  x[q]<- (lambda/beta)*numb
    W(,branch = 0)
}