对伽玛参数进行 MLE 时得到错误答案答案

【问题标题】：Get wrong answer when doing MLE on gamma parameters对伽玛参数进行 MLE 时得到错误答案
【发布时间】：2018-10-04 15:13:55
【问题描述】：

我首先要采样 100 个 gamma 分布的数字，其中 shape = 2 且 scale = 1/2。我写下了对数似然函数并否定了它，因为我正在使用最小化工具来最大化。我也尝试使用optim，但无济于事。 optim 和 nlm 都给了我不同的答案。到目前为止，这是我的代码：

N = 100
shape = 2     
scale = 1/2   
Data <- rgamma(SampSize, shape, scale)

LogL = function (x){
  k     = x[1]
  gamma = x[2]
  (-1)*(N*x[1]*log(x[2])+(x[1]-1)*sum(log(Data))-x[2]*sum(Data))   
}
nlm(LogL,c(1.5,1))

【问题讨论】：

成功了，非常感谢！但是，您能解释一下为什么我的方法不起作用吗？编辑：确实我后来意识到了！

标签： r mle

【解决方案1】：

logL <- function (x) -sum(dgamma(Data, x[1], x[2], log = TRUE))

N = 100
shape = 2     
scale = 1/2   
Data <- rgamma(N, shape, scale)

optim(c(1.5, 1), logL)$par
nlm(logL, c(1.5, 1))$estimate

【讨论】：

谢谢。请问，一旦我使用 nlm，我怎样才能访问这些估计值？它们存储在哪里？