使用 optim 在 R 中进行非线性优化

Question

我是 R 的新手！

我想找到适合我的实验计数数据的最佳伽玛分布参数。 optim 函数的帮助文件说函数的第一个参数应该是要优化的参数。所以我试过了：

x = as.matrix(seq(1,20,0.1))
yexp = dgamma(x,2,1)*100 + rnorm(length(x),0,1)
f = function(p,x,yexp) {sum((p[1]*dgamma(x,p[2],scale=p[3]) - yexp)^2)}
mod = optim(c(50,2,1),f(p,x,yexp))

我收到错误消息：

Error in f(p, x, yexp) : object 'p' not found

有什么我错的提示吗？

补充问题：是否有任何其他方法可以使计数数据符合标准分布（伽玛、逆高斯等？）

Answer 1

optim 期望它的第二个参数是一个函数。另外，f的第二个和第三个参数是固定的，需要指定：

optim(c(50, 1, 2), f, x = x, yexp = yexp)

这也行得通：

optim(c(50, 1, 2), function(p) f(p, x, yexp))

您还可以将 nls 与默认的 Nelder-Mead 算法一起使用：

nls(yexp ~ a * dgamma(x, sh, scale=sc), start = list(a = 50, sh = 2, sc = 1))

或使用 plinear，在这种情况下第一个参数不需要起始值：

nls(c(yexp) ~ dgamma(x, sh, scale=sc), start = list(sh = 2, sc = 1), alg = "plinear")

使用 optim 在 R 中进行非线性优化

non-linear optimization in R using optim

r

nonlinear-optimization