的NaN（）

Question

我使用dnbinom()用於寫入數似然函數，然後估算使用mle2() {bbmle}參數R.

的問題是，我得到16個爲警告我的負二項模型，所有這些的NaN產生像這樣的：

1：在dnbinom（Y，畝=畝，大小= k時，登錄= TRUE）：NaN的產生

我的代碼：

# data 
x <- c(0.35,0.45,0.90,0.05,1.00,0.50,0.45,0.25,0.15,0.40,0.26,0.37,0.43,0.34,0.00,0.11,0.00,0.00,0.00,0.41,0.14,0.80,0.60,0.23,0.17,0.31,0.30,0.00,0.23,0.33,0.30,0.00,0.00) 
y <- c(1,10,0,0,67,0,9,5,0,0,0,82,36,0,32,7,7,132,14,33,0,67,11,39,41,67,9,1,44,62,111,52,0) 

# log-likelihood function 
negbinglmLL = function(beta,gamma,k) { 
    mu= exp(beta+gamma*x) 
    -sum(dnbinom(y,mu=mu, size=k, log=TRUE)) 
} 

# maximum likelihood estimator 
model <- mle2(negbinglmLL, start=list(beta=mean(y), gamma= 0, k=mean(y)^2/(var(y)-mean(y)))) 

這些警告是什麼意思，如果這是一個嚴重的問題，我該如何避免它？

Answer 1

您不限制嘗試負值k的負對數似然函數。這可能不會弄亂你的最終答案，但如果可以的話，最好避免這些警告。兩個簡單的策略：

• 投入下界k（切換到method=L-BFGS-B）
• 適合對數刻度k參數，如下所示：

negbinglmLL = function(beta,gamma,logk) { 
    mu= exp(beta+gamma*x) 
    -sum(dnbinom(y,mu=mu, size=exp(logk), log=TRUE)) 
} 

model <- mle2(negbinglmLL, 
       start=list(beta=mean(y), 
         gamma= 0, 
         logk=log(mean(y)^2/(var(y)-mean(y))))) 

順便說一句，對於這樣的簡單問題，您可以使用基於公式的快捷方式，如下所示：

mle2(y~dnbinom(mu=exp(logmu),size=exp(logk)), 
    parameters=list(logmu~x), 
    start=list(logmu=0,logk=0), 
    data=data.frame(x,y)) 

對於這種簡單的情況MASS::glm.nb也應該很好地工作（但也許這是最簡單的版本，會變得更復雜/超出glm.nb的範圍）。