r - 如何限制 R 中自定义函数中的输入值？

Question

我写了一个定制的em算法函数。我要估计三个参数。这三个参数都在0到1之间，加起来等于1。所以我想我只需要在我的函数中放两个参数，alpha和beta，第三个参数就是1-alpha-beta。我的问题是如何让函数知道这两个输入只能取 0 到 1 之间的值？

Answer 1

我不太清楚所讨论的函数是依赖于这些值（alpha，beta）还是返回它们......

可以这么简单吗：

fun1 <- function(a,b){
    if(a<=0 | b<=0) warning("value of a or b <=0")
    if(a>=1 | b>=1) warning("value of a or b >=1")
### function does something
    a1 <- a
    b1 <- b
    return(c(a1,b1,(1-a1-b1)))
    }

在这里，您在运行函数之前检查输入。

该功能仍将运行，但会警告用户，例如

> fun1(0.25,0.5)
[1] 0.25 0.50 0.25

但

> fun1(1.25,-0.5)
[1]  1.25 -0.50  0.25
Warning messages:
1: In fun1(1.25, -0.5) : value of a or b <=0
2: In fun1(1.25, -0.5) : value of a or b >=1

查看?stop是否要因输入值而停止执行并返回错误。

Answer 2

如果您没有使用mixtools实现 EM（期望最大化）算法的 R 包之一，那么您的问题实际上与 R 无关。

您必须对如何限制参数值做出算法决定，alpha并且beta. 正如Paul Hiemstra建议的那样，您可能正在寻找所谓的constrained optimization 。该决定将取决于您尝试解决的问题的统计（或数学或物理等）含义。

如果您处于初学者级别，我建议您从最简单和最严格的方法开始：在迭代过程中，如果您的参数超出允许的区间，请将其值设置为相应的限制。像这样的东西：

alpha = min(1, max(0, alpha))