R：优化错误：“列表”对象不能被强制输入“双”

Posted 2023-03-24

【中文标题】R：优化错误：“列表”对象不能被强制输入“双”

【英文标题】：R: Error in optim: 'list' object cannot be coerced to type 'double'

【发布时间】：2020-11-30 17:29:34

【问题描述】：

我正在尝试通过使用optim 最小化 Kullback-Leibler 散度来获取双指数模型的参数。我正在使用的函数有 3 个参数，但是当我使用 par = par 将它们传递给 optim 时，它会抛出错误“列表对象不能被强制输入'double'”，但我什至没有使用列表。

这是我正在使用的代码：

library(logKDE) # for kernel density of positive distributions
# Simulate rv of the bi-exponential
p <- 0.7
n <- 50
w <- 2
b <- 0.2
delt <- 0.01

biexp_data <- (p * rexp(n, 1/w) + (1 - p) * rexp(n, 1/b)) -  delt

# define kld to optimize
kld_optim <- function(x, par, from_a, to_b) 
  par <- unlist(par)
  w <- par[1]
  b <- par[2]
  p <- par[3]
  d <- 0.002
  
  integrand <- function(x, w, b, p, d, t) 
    
    denx <- logdensity(x, bw = 'logG', from = from_a, to = to_b)
    f.y <- approx(unlist(denx$x), unlist(denx$y), t)$y
    f.x <- p * dexp(t - d, rate = 1/w) + (1 - p) * dexp(t - d, rate = 1/b)
    tmpRatio <- f.x * (log2(f.x) - log2(f.y))
    # Return
    ifelse(is.infinite(tmpRatio), 0, ifelse(is.na(tmpRatio), 0, tmpRatio))

  
  
  integrate(integrand, 
            from_a, to_b, 
            x = x,
            w = w, b = b, p = p, d = d)
  


optim(par = c(2, 0.1, 0.6),
      fn = kld_optim, 
      from_a = 0.01, 
      to_b = 20,
      x = biexp_data)

为什么会这样？

谢谢！

【参考方案1】：

你传递给optim的函数需要返回一个标量值，你的kld_optim函数返回调用integrate()的结果，根据?integrate帮助页面，返回一个列表，而不是数值。该列表中包含的“值”，名称为“值”。因此，将您的 integrate() 调用更改为

  integrate(integrand, 
            from_a, to_b, 
            x = x,
            w = w, b = b, p = p, d = d)$value

【讨论】：

是的，你是对的。现在我遇到了另一个问题。它说“非常糟糕的整合行为”。现在，我想那是我的程序有问题。您是否知道其他可行的整合方法？

@jealcalat 尝试在integrate 中大量增加subdivisions 的数量。