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我有这段代码，它使用参数计算负二项分布：

ce <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5)
ce <- as.integer(ce)
comp <- c(257, 155, 64, 17, 5, 2)
comp <- as.integer(comp)
data.cells <- data.frame(ce, comp)

params <- c(5, 1.5) # vector of 2 params, x and κ. 
dat <- data.cells

和功能：

negbinll <- function(dat,params) {
  if (missing(dat)||missing(params)) {
    print('Plese add values for the model')
  } else if (params[1]<0||params[2]<0) {
    print('Plese make sure your parameters are >0')
  } else {
    p <- params[1]/(params[1]+params[2])
    N <- params[1] + dat[,1] - 1
    log.l <- sum(dat[2]*dnbinom(dat[,1], size = N, prob = p, log = TRUE))
    return(log.l)
  }
}

现在，这段代码的结果是

> negbinll(dat, params)
[1] -591.024

下一步是使用nlm(Non-Linear Minimization) 找到 x 和 κ 的最大似然估计，假设 params = (x, κ)

nlm(negbinll, dat, p = params)
Error in dat[, 1] : incorrect number of dimensions

但是，如果我将初始函数中的 dat[,1] 更改为 dat[1] 我会得到一个错误：Non-numeric argument to math function

有什么建议么？谢谢

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1 回答 1

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dat并且params值在函数内部不正确匹配negbinll。要调试它，请放入函数browser()内部negbinll并调用nlm代码行。在调试模式下，您可以打印 和 的值dat并params查看它们是否匹配不正确。

注意：调试后，从函数中删除browser()命令negbinll

negbinll <- function(dat,params) {
  browser()
  if (missing(dat)||missing(params)) {
    print('Plese add values for the model')
  } else if (params[1]<0||params[2]<0) {
    print('Plese make sure your parameters are >0')
  } else {
    p <- params[1]/(params[1]+params[2])
    N <- params[1] + dat[,1] - 1
    log.l <- sum( dat[2] *dnbinom(dat[,1], size = N, prob = p, log = TRUE))
    return(log.l)
  }
}

Browse[2]> params
# ce comp
# 1  0  257
# 2  1  155
# 3  2   64
# 4  3   17
# 5  4    5
# 6  5    2
Browse[2]> dat
# [1] 5.0 1.5
于 2017-02-20T02:54:53.747 回答