偏斜正态分布的极大似然估计的数值模拟（已有程序，但不知哪里有错，在线等）

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SampleNorm=function(n,mu,sigma,lambda){
    U=rnorm(n,mean=mu,sd=sigma)
    Gu=pnorm(lambda*U,mean=mu,sd=sigma)
    p=runif(n);X1=U
    for(i in 1:n){if(p>=Gu){X1=-X1}}
    hist(X1)
    return(X1)   
}
SkewNorm=function(parameter){
  n=length(bb)
  mu=parameter[1]
  sigma=parameter[2]
  lambda=parameter[3]
  p1=dnorm(bb,mu,sigma)
  e1=sum(log(p1))
  p2=pnorm(lambda*bb,mu,sigma)
  e2=sum(log(p2))
  Lfunction=n*log(2)+e1+e2
  return(Lfunction)
}
b<-c(1:300)
b1<-as.matrix(b,ncol=3)
for(i in 1:100){
   bb=SampleNorm(30,0,1,1)
   d=SkewNorm(c(0,1,1))
   b1[i,]=nlm(SkewNorm,c(0,1,1))$estimate
   c=na.omit(b1)
}
colMeans(c)
目的是，每个样本容量n，模拟100次求平均，使估计误差相对较小。但是运行时，程序第三部分就出错了，麻烦大神看看到底该怎么修改。

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关键词：极大似然估计 似然估计 正态分布 数值模拟 极大似然 程序 function 正态分布 return sigma

应该是c(0,1,1)的问题，改成一维的数组就可以了。我试验发现别的维数都不合适，只能是一维数组才可以。