####极大似然估计####
#一维参数估计
optimize(f, interval, ..., lower = min(interval), upper = max(interval),
maximum = FALSE,
tol = .Machine$double.eps^0.25)
#f是似然函数,interval是参数的范围,lower/upper是参数的下界/上界,
#maximum = FALSE是求最小值,求极大似然估计时设置maximum = T
#tol = .Machine$double.eps^0.25为求值的精确度
#多维参数估计
nlm(f, p, ..., hessian = FALSE, typsize = rep(1, length(p)),
fscale = 1, print.level = 0, ndigit = 12, gradtol = 1e-6,
stepmax = max(1000 * sqrt(sum((p/typsize)^2)), 1000),
steptol = 1e-6, iterlim = 100, check.analyticals = TRUE)
optim(par, fn, gr = NULL, ...,
method = c("Nelder-Mead", "BFGS", "CG", "L-BFGS-B", "SANN",
"Brent"),
lower = -Inf, upper = Inf,
control = list(), hessian = FALSE)
r语言 幂函数 r语言nlme函数
转载本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到
评论
发布评论
相关文章
-
【C语言加油站】详细解读字符函数与字符串函数
【C语言加油站】字符函数与字符串函数详细介绍字符函数与字符串函数的相关知识点……
C语言 字符串 字符函数 字符串函数 -
r语言拟合幂函数 r语言拟合优度检验
输入1:multinominal logistic regression "nnet")结果1: test (multinomial model)输入2:ordinal logistic regression "MASS")结果2: test (ordinal model)输入3: $observed结果3: cutyhats输入4: $expected结果4:cutyhats
r语言拟合幂函数 二元置信椭圆r语言 回归问题的置信区间AUC 多因素方差分析中预测因素的筛多 有序logistic回归 可视化