[程式] R - Optim - BFGS
[軟體程式類別]:
R
[程式問題]:
Optimization
[軟體熟悉度]:
新手(不到1個月)
[問題敘述]:
這問題是老闆問我的, 想了一兩天想不出解答
原本的Continuous Model是用Library(maxLik)中的maxBFGS來解
用此一Quasi-Newton的方法解Optimization問題的收斂條件之一是
Divergent最後要接近0, 此Continuous Model的確滿足這個條件
但後來把這個Model積分部分改成黎曼和(因這個Model有一些地方是積分,
所以如果把被積函數換掉就可能沒有Closed Form)
結果跑出來的Optimization的估計值和原本Continuous Model的差不多
但是Divergent怎麼都不是接近0, 反而很大(上百上千)
想問的是:
1. 是否這個方法不能用在黎曼和上面(因為有加總, 算是離散型, 所以不收斂?)
2. 我查了一下maxBFGS來源似乎是Optim這個Function, 但是有點不太了解他的機制,
像是如何判斷收斂然後給出答案?
3. 我有print較細部的資料, 發現他在Iteration過程中, 求解的參數(Ex: X)的估計值
會接近到某個值(真值)然後再大幅度跳動, 這個理由是不是同問題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.有其他較佳方法或是Function可以處理這樣的問題?
(maxLik下面的函數都無法使其收歛)
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^^
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