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我正在尝试编写一个函数，该函数使用牛顿法(coefficients+(inverse hessian)*gradient)迭代地找到对数线性模型的系数。

我正在使用以下代码：

 ##reading in the data
    dat<-read.csv('hw8.csv')
    summary(dat)
    # data file containing yi and xi
    attach(dat)
    ##Creating column of x's
    x<-cbind(1,xi)

    mle<-function(c){
     gi<- 1-yi*exp(c[1]+c[2]*xi)
     hi<- gi-1
     H<- -1*(t(x)%*%hi%*%x)
     g<-t(x)%*%gi
     c<-c+solve(H)%*%g
      return(c)
    }

    optim(c(0,1),mle,hessian=TRUE)

当我运行代码时，我收到以下错误：

Error in t(x) %*% hi %*% x : non-conformable arguments
RMate stopped at line 29

鉴于公式是从比尔格林的问题集中得出的，我不认为这是一个公式问题。我认为我在传递我的功能时做错了。

我怎样才能解决这个问题？
对此功能的任何帮助将不胜感激。

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正如乔纳森在评论中所说，您需要适当的尺寸：

R> X <- matrix(1:4, ncol=2)
R> t(X) %*% X 
     [,1] [,2]
[1,]    5   11
[2,]   11   25
R>

但是您也应该使用适当的工具，以便查看包中的loglin功能stats和/或包loglm中的功能MASS。两者都将默认安装在您的 R 安装中。

于 2009-12-01T12:43:21.557 回答