R : 'mle'클래스의 객체에서 매개 변수 estmates를 추출합니다

Question

클래스 mle-class의 R 객체에 저장된 추정 매개 변수를 어떻게 추출하는지 궁금합니다.

fit1 

Call: 
mle(minuslogl = function (mu_1 = 0, mu_2 = 0, mu_3 = 0, sigma_1.1 = 1, 
    sigma_1.2 = 0, sigma_1.3 = 0, sigma_2.2 = 1, sigma_2.3 = 0, 
    sigma_3.3 = 1) 
{ 
    nf <- names(formals()) 
    theta <- sapply(nf, function(x) { 
     eval(parse(text = x)) 
    }) 
    mean <- theta[1:n] 
    if (cholesky) { 
     L <- inv_vech(theta[-(1:n)]) 
     L[lower.tri(L, diag = FALSE)] <- 0 
     sigma <- t(L) %*% L 
    } 
    else { 
     sigma <- inv_vech(theta[-(1:n)]) 
    } 
    if (det(sigma) <= 0 || any(diag(sigma) < 0)) { 
     return(.Machine$integer.max) 
    } 
    f <- -(sum(dmvnorm(X, mean, sigma, log = TRUE)) - nrow(X) * 
     log(pmvnorm(lower = lower, upper = upper, mean = mean, 
      sigma = sigma))) 
    if (is.infinite(f) || is.na(f)) { 
     return(.Machine$integer.max) 
    } 
    f 
}, start = as.list(c(0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1)), method = "BFGS", 
    fixed = list()) 

Coefficients: 
     mu_1  mu_2  mu_3 sigma_1.1 sigma_1.2 sigma_1.3 
0.64218198 1.51720543 0.97047201 1.73395947 -0.03889188 0.14627774 
    sigma_2.2 sigma_2.3 sigma_3.3 
2.18020597 0.38822509 1.49854600 

내 질문은 :

class(fit1) 
[1] "mle" 
attr(,"package") 
[1] "stats4 

" FIT1 자체가 나에게 제공합니다

이제

x <- matrix(rnorm(300), ncol = 3) 
x[x > 1] <- 1 
require(tmvtnorm) 
fit1 <- mle.tmvnorm(X = x, lower = rep(-Inf, 3), upper = rep(1, 3)) 

, FIT1이 클래스의 객체는 다음과 같습니다

은 예입니다 : 피팅 1에서이 계수들을 어떻게 추출합니까?

시간을내어 다시 한 번 감사 드리며이 질문에 답변 해 주신 귀하의 도움에 감사드립니다.

Answer 1

coef은 모델링 함수가 반환 한 개체에서 coefficients 모델을 추출하는 제네릭 함수입니다. coefficients은 별칭입니다.

사용은

coef(object, ...) 
coefficients(object, ...) 

그래서, fit1@coef 작동합니다.

https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/coef.html

Answer 2

죄송합니다.이 바보 같은 질문에 대해 : 누군가가보고 끝내는 경우를 대비하여 보관할 것입니다.

fit1@coef 
     mu_1  mu_2  mu_3 sigma_1.1 sigma_1.2 sigma_1.3 
0.64218198 1.51720543 0.97047201 1.73395947 -0.03889188 0.14627774 
    sigma_2.2 sigma_2.3 sigma_3.3 
2.18020597 0.38822509 1.49854600 

은 쿼리를 해결합니다. 이런!