Оптимизация логарифмического правдоподобия, передача в разные наборы данных
Я пытаюсь выполнить оптимизацию логарифмической вероятности нормального распределения. Функция для логарифмического правдоподобия работает, и она распознает переданный набор данных, но оптимизация не распознает, есть ли этот набор данных? Если мы установили data_x=rnorm(100,0,1)
этот код возвращает правильный ответ, но мне нужно иметь возможность передавать в различных наборах данных.
x <- rnorm ( 100, 0, 1)
loglike <- function( pars, data_x=x) {
mu <- pars[1]
sigma2 <- pars[2]^2
numobs <- length( data_x )
sumsq <- sum( ( data_x-mu )^2 )
val.log.like <- -numobs / 2 * log( sigma2 ) - ( 1 / (2*sigma2) ) * sumsq
return( val.log.like )
}
optimization <- optim( c( 0, 1), loglike)
answer <- matrix( optimization$par, 2, 1)
answer
2 ответа
Решение
optim
позволяет передавать дополнительные параметры оптимизируемой функции. В этом случае это просто вопрос добавления data_x=your_new_data_set
оптимальным параметрам.
optim(c(0,1), loglike, data_x = your_new_data_set)
Это то, что ...
параметр для optim
позволяет вам делать. Проверьте ?optim
Больше подробностей.
Использовать ...
аргумент для оптимизации:
y <- 1:100
optimization<-optim(c(0,1), loglike, data_x=y)