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我正在尝试使用 R 中的约束最大似然估计几个参数，更具体地说，constrOptim() 来自 R 中的 stata 包。我正在使用 Python 编程并通过 RPy2 使用 R。

在我的模型中，我假设数据遵循 Beta 分布，因此我使用预先指定的参数值创建了一个模拟数据集，现在我正在尝试估计这些参数以验证我的估计程序是否正常工作。

我观察到的是，我的估计对初始参数非常敏感。例如，我有 11 个要估计的参数（我们将这些参数称为 pam1..pam11），它们的真实值是：

pam1=0.2  pam2=0.3  pam3=0.4  pam4=0.7 pam5=0.55  pam6=0.45  pam7=0.1  pam8=0.01 pam9=0.01 pam10=45 pam11=45

在constrOptim()我将启动参数设置为：

start_param=FloatVector((pam1,pam2,pam3,pam4,pam5,pam6,pam7,pam8,pam9,pam10,pam,11))

我在哪里设置起始值。我观察到，当我使用不同的起始值集时，结果会发生变化。例如，当我使用 set

start_param=FloatVector((0.2,0.3,0.4,0.6,0.7,0.8,0.3,0.011,0.011,15,15))

我得到以下估计 

$par

 [1]  0.20851065  0.30348571  0.43616932  0.73695654  0.58287221 
0.45541506

 [7]  0.11191879  0.02233908  0.01988878 46.57249043 45.48544918

$value

[1] -215.9711

$convergence

[1] 0

但是当我使用另一组时，例如：

start_param=FloatVector((0.2,0.3,0.4,0.75,0.55,0.45,0.3,0.05,0.05,59,59))

结果发生了变化，似乎我正在失去收敛

$par

[1]  0.17218738  0.27165359  0.48458978  0.80295773  0.62618983  0.43254786

[7]  0.12426385  0.02991442  0.01853252 57.78269692 59.35376216

$value

[1] -146.9858

$convergence

[1] 1

我的问题如下：我在Stata中看到，有一个选项可以为数值优化算法搜索更好的起始值。我尝试通过设置矩阵来设置多个起始值，但这不起作用。有没有一个选项constrOptim可以让我做这样的事情？

提前谢谢了。

有关其他信息，我使用的规范constrOptim()是：

res=statsr.constrOptim(start_param,Rmaxlikelihood,grad='NULL',ui=ui,ci=ci,method="Nelder-Mead",control=list("maxit=3000,trace=F"))
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我在 R 中遇到了一个函数，它完全符合我的要求。包“Rsolnp”具有函数“gosolnp”，该函数被描述为执行 solnp 求解器的随机初始化和多次重启。

它非常有效，文档提供了有关如何使用它的示例。

更多：http ://cran.r-project.org/web/packages/Rsolnp/Rsolnp.pdf

于 2014-05-09T16:08:42.917 回答