R에서 hessian 행렬을 사용한 optim의 출력에서 hessian 행렬을 사용하여 매개 변수 신뢰 구간을 계산하는 방법은 무엇입니까?

hessian 행렬을 사용한 optim의 출력이 주어지면 hessian 행렬을 사용하여 매개 변수 신뢰 구간을 계산하는 방법은 무엇입니까?

fit<-optim(..., hessian=T)

hessian<-fit$hessian

최대 가능성 분석의 맥락에 주로 관심이 있지만 방법을 넘어 확장 할 수 있는지 궁금합니다.

r maximum-likelihood

— 에티엔 로데 카리
소스

이 질문은 너무 모호합니다. 어떤 종류의 신뢰 구간? 어떤 종류의 모델에 관심이 있습니까? 3 개의 질문을 연속으로 게시하기 전에 문헌을 살펴보십시오.

방법은 구간 및 모델과 독립적이어야합니다.

— Etienne Low-Décarie

어떤 기능을 최적화합니까?

— Stéphane Laurent

나는 내가 사용하는 모델과 독립적으로 이것을 할 수 있어야한다고 들었습니다.

— Etienne Low-Décarie

Corey Chivers가 답을 제공했습니다.

— Etienne Low-Décarie

가능성을 극대화하는 경우 추정값의 공분산 행렬은 (무증상) 헤 시안의 음수의 역수입니다. 표준 오차는 공분산의 대각선 요소의 제곱근입니다 ( 웹의 다른 곳에서! , Thomas Lumley 교수 및 Spencer Graves, Eng.).

95 % 신뢰 구간

fit<-optim(pars,li_func,control=list("fnscale"=-1),hessian=TRUE,...)
fisher_info<-solve(-fit$hessian)
prop_sigma<-sqrt(diag(fisher_info))
prop_sigma<-diag(prop_sigma)
upper<-fit$par+1.96*prop_sigma
lower<-fit$par-1.96*prop_sigma
interval<-data.frame(value=fit$par, upper=upper, lower=lower)

참고 :

로그 (우도)를 최대화하는 경우 hessian의 부정은 "관측 된 정보"(예 : 여기)입니다.
"deviance"= (-2) * log (likelihood)를 최소화하면 hessian의 HALF가 관측 된 정보입니다.
가능성을 극대화 할 가능성이없는 경우 관측 된 정보를 얻을 수있는 가능성으로 헤센의 부정을 나눌 필요가 있습니다.

사용 된 최적화 루틴으로 인한 추가 제한 사항 은 이 를 참조하십시오 .

— 에티엔 로데 카리
소스

Corey Chivers가 답을 제공했습니다.

— Etienne Low-Décarie

(+1) 음의 헤 시안 의 역수 는 점근 공분산 행렬의 추정값입니다-이것이 코드에 나타나는 것을 알고 있지만 지적하는 것이 중요하다고 생각합니다.

— 매크로

훌륭한 답변, 상한과 하한을 읽어야 upper<-fit$par+1.96*(prop_sigma/sqrt(n)) lower<-fit$par-1.96*(prop_sigma/sqrt(n))합니까? 감사

— 예측 자

4 행을 삭제하지 않으시겠습니까?

— Jason

회선을 포함시키는 prop_sigma<-diag(prop_sigma)것이 오류입니까?

— Mark Miller

R에서 hessian 행렬을 사용한 optim의 출력에서 ​​hessian 행렬을 사용하여 매개 변수 신뢰 구간을 계산하는 방법은 무엇입니까?

R에서 hessian 행렬을 사용한 optim의 출력에서 hessian 행렬을 사용하여 매개 변수 신뢰 구간을 계산하는 방법은 무엇입니까?