怎么用R求gamma分布的两个参数的极大似然估计？

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试着用optim求，但是总是提示“log(gamma(alpha))”错误，恳请各位大侠赐教！！！

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关键词：极大似然估计 gamma 似然估计 极大似然 GAM

写得真好                                                                        
                                       
                                                     
                                                     
                                             
                                                                 
                                                                                 

1. dat <- rgamma(100, 3, 2)
   
2. f <- function(x, dat) {
   
3.     a <- x[1]
   
4.     b <- x[2]
   
5.     return(-sum(a*log(b)-log(gamma(a))+(a-1)*log(dat)-b*dat))
   
6. }
   
7. 
   
8. optim(c(2, 1), f, dat=dat)

复制代码

qoiqpwqr 发表于 2014-10-11 18:30

非常感谢，这几天一直纠结这件事情，还想着用EM呢，多谢多谢！

vickey_chang 发表于 2014-10-11 18:47
非常感谢，这几天一直纠结这件事情，还想着用EM呢，多谢多谢！

似然函数不应该是这个吗？
n*alpha*log(beta)-n*log(gamma(alpha))+(alpha-1)*sum(log(dat))-beta*sum(dat)
我变成这个就会出现错误 ：In log(beta) : 产生了NaNs
用你的就不会，为什么啊？

qoiqpwqr 发表于 2014-10-11 18:30

sum函数有处理NaN类型的功能吗？

vickey_chang 发表于 2014-10-11 19:00
似然函数不应该是这个吗？
n*alpha*log(beta)-n*log(gamma(alpha))+(alpha-1)*sum(log(dat))-beta*sum(d ...

把程序发来看看

nuomin 发表于 2014-10-11 21:36
sum函数有处理NaN类型的功能吗？

sum(x, na.rm=T)

qoiqpwqr 发表于 2014-10-13 13:00
sum(x, na.rm=T)

dat <- scan()
18 23 29 409 24
74 13 62 46 4
57 19 47 13 19
208 119 209 10 188

logL<-function(theta,dat){
alpha<-theta[1]
beta<-theta[2]
logL<-n*alpha*log(beta)-n*log(gamma(alpha))+(alpha-1)*sum(log(dat))-beta*sum(dat)
return(-logL)
}
n<-length(dat)
optim(c(1,2),logL,dat=dat)

vickey_chang 发表于 2014-10-14 10:34
dat

我们的程序师一样的，用我的程序也会出现警告信息。不过这应该是数值方面的问题，原因可能是去搜索负值的区域了。如果你想可以用constrained optimization，

1. constrOptim(theta=c(0.06, 0.01), f=logL, ui=Amat, ci=bvec, dat=dat, method="Nelder-Mead")

复制代码