将函数参数传递给mle（）以获得对数似然

我使用mle（）方法在R中手动估计具有多个预测变量的logit回归。我无法在下面的函数calcLogLikelihood中传递计算对数似然所需的额外参数。将函数参数传递给mle（）以获得对数似然

这是我计算负对数似然的函数。

calcLogLikelihood <- function(betas, x, y) { 
# Computes the negative log-likelihood 
# 
# Args: 
# x: a matrix of the predictor variables in the logit model 
# y: a vector of the outcome variable (e.g. living in SF, etc) 
# betas: a vector of beta coefficients used in the logit model 
# 
# Return: 
# llf: the negative log-likelihood value (to be minimized via MLE) 
# 
# Error handling: 
# Check if any values are null, and whether there are same number of coefficients as there are predictors 
    if (TRUE %in% is.na(x) || TRUE %in% is.na(y)) { 
    stop(" There is one or more NA value in x and y!") 
    } 
    nbetas <- sapply(betas, length) 
    if (nbetas-1 != ncol(x)) { 
    print(c(length(betas)-1, length(x))) 
    stop(" Categorical vector and coef vector of different lengths!") 
    } 
    linsum <- betas$betas[1] + sum(betas$betas[2:nbetas] * x) 
    p <- CalcInvlogit(linsum) 
    llf <- -1 * sum(data$indweight * (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))) 
    return(llf)

}

这里是我的X和Y数据矩阵的样子：

> head(x) 
    agebucket_(0,15] agebucket_(15,30] agebucket_(30,45] agebucket_(45,60] agebucket_(60,75] 
1    0     0     1     0     0 
2    0     0     1     0     0 
3    0     0     1     0     0 
4    0     0     1     0     0 
5    0     0     1     0     0  
6    0     0     0     1     0 

> head(y) 
[,1] 
[1,] 1 
[2,] 1 
[3,] 0 
[4,] 0 
[5,] 1 
[6,] 0

这里的调用我的函数：

# Read in data 
data <- read.csv("data.csv") 

# cont.x.vars and dummy.x.vars are arrays of predictor variable column names 
x.vars <- c(cont.x.vars, dummy.x.vars) 

# Select y column. This is the dependent variable name. 
y.var <- "Housing" 

# Select beta starting values 
betas <- list("betas"=c(100, rep(.1, length(x.vars)))) 

# Select columns from the original dataframe 
x <- data.matrix(data[, x.vars]) 
y <- data.matrix(data[, y.var]) 

# Minimize LLF 
fit <- mle(calcLogLikelihood, betas, x=x, y=y)

这里是我的错误信息：

Error in is.na(x) : 'x' is missing

这个错误似乎来了，因为我没有正确传递calcLogLikelihood所需的x和y参数，但我不确定发生了什么问题。我如何解决这个错误？

来源

2014-11-05 svenkatesh

看起来像'x.vars'变量可能与'data'对象的列名称不匹配。随意通过发布来证明我错了：'colnames（data）'和'dput（x.vars）' – 2014-11-06 00:28:28

出现此错误是因为stats4 :: mle函数不会将任何使用省略号参数的参数传递给您的似然函数。相反，省略号用于将更多参数传递给optimizer（请参阅？stats4 :: mle）。您必须注意您的似然函数只是要优化的参数的函数。数据，即x和y，不能通过调用传递给mle。

您有两种选择。 1.重新定义你的可能性函数。您可以依赖R的词法范围规则，因为您将数据（x，y）视为自由变量（只需从函数定义中除去参数x和y，并在工作区中定义x和y），或者定义闭包明确哪个是更强大的解决方案并解释（例如）here。 2.你也可以使用optim而不是mle，它允许你保留你的可能性的定义，并在后台被mle用作优化器。

来源

2015-08-14 06:47:08 Sebastian

将函数参数传递给mle（）以获得对数似然

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