Rのoptimを使用して対数尤度関数を最大化することにより推定されたパラメーターのプロファイリングを使用して、95％の信頼区間をどのように推定できますか？

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hessianを反転させることで、共分散行列を漸近的に推定できることはわかっていますが、この方法が有効であるために必要な前提条件がデータに適合していないことが心配です。他の方法を使用して信頼区間を推定したいと思います。

StryhnとChristensen、およびVenables and RipleyのMASSの本、§8.4、pp。220-221で説明されているように、プロファイル尤度法は適切ですか？

もしそうなら、Rでこれを行うのに役立つパッケージはありますか？そうでない場合、そのようなメソッドの疑似コードはどのようになりますか？

— fmark
ソース

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mlestats4パッケージの関数はのラッパーですoptim。これにより、プロファイル尤度計算を簡単に作成できます。詳細についてはhelp("profile,mle-method", package = "stats4")、を参照してください。

— NRH
ソース

これがまさに私がやりたいことです:)それを機能させるために！

— fmark 2012年

@fmark、正しく機能させるのがどれほど簡単かは、最適化の問題に依存します。私は、かなり単純な問題（1から3つのパラメーター）と「素敵な」モデルを使った教育と、単純な実用的な問題のために、それを多く使用します。ただし、可能性を最適化してプロファイルすることが困難な場合、そのままでは機能しない可能性があります。

— NRH

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nlmeを使用する場合、ProfileLikelihoodパッケージがあります。個人的にはなんとか使っていません。

lme4aまたはlmeEigenパッケージを使用すると、まさにあなたが望むことをすることを目的とするprofile（）関数があります。そのようなものを試して、これらのパッケージをインストールしてください。

install.packages("lme4a",repos="http://lme4.r-forge.r-project.org/repos")

または、ウェブサイトにアクセスして、zipアーカイブを取得します。同様に、そして残念ながら、私はそれをなんとか使用できませんでした:)多分私達はlme4の更新を待つべきです。

この方法の詳細は、ダグラスベイツの本の草稿にあります。

編集：クール！lmerモデルのprofile（）関数が最新バージョンのlme4で利用可能になり、次のように入力してインストールできます。

install.packages("lme4",repos="http://r-forge.r-project.org")

— ステファンローラン
ソース

元の質問を十分に正確に読んでいないことに気づきました。私の答えは、混合モデルの場合です。以下のNRHの答えは、古典的なモデルの場合のものだと思います。

— ステファン・ローラン