[软体程式类别]: R [程式问题]: Optimization [软体熟悉度]: 新手(不到1个月) [问题叙述]: 这问题是老板问我的, 想了一两天想不出解答 原本的Continuous Model是用Library(maxLik)中的maxBFGS来解 用此一Quasi-Newton的方法解Optimization问题的收敛条件之一是 Divergent最後要接近0, 此Continuous Model的确满足这个条件 但後来把这个Model积分部分改成黎曼和(因这个Model有一些地方是积分, 所以如果把被积函数换掉就可能没有Closed Form) 结果跑出来的Optimization的估计值和原本Continuous Model的差不多 但是Divergent怎麽都不是接近0, 反而很大(上百上千) 想问的是: 1. 是否这个方法不能用在黎曼和上面(因为有加总, 算是离散型, 所以不收敛?) 2. 我查了一下maxBFGS来源似乎是Optim这个Function, 但是有点不太了解他的机制, 像是如何判断收敛然後给出答案? 3. 我有print较细部的资料, 发现他在Iteration过程中, 求解的参数(Ex: X)的估计值 会接近到某个值(真值)然後再大幅度跳动, 这个理由是不是同问题1? Ex: X_1=(0.5, 0.5) -> X_2=(0.49, 0.51) -> X_3=(0.50, 0.51) -> ... X_14=(0.49, 0.5) -> X_15=(1002, 999) -> .... X_25=(0.6, 0.55) -> X_26=(0.5, 0.5) -> ... X_35=(588, 532) -> ... 4.有其他较佳方法或是Function可以处理这样的问题? (maxLik下面的函数都无法使其收歛) ----------------------------------------------------------------------------- -- ^^ ('') ~我是可爱的兔子 --

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