我一直在使用R軟件包優化工具進行統計模型估計。 有誰知道如何獲得優化結果的黑森州矩陣？

Question

我一直在使用R軟件包優化工具進行統計模型估計。 我的代碼工作正常，並且我得到了所有優化的摘要結果（參數估計，函數值，收斂代碼等）。 但是，我還需要這些優化結果的Hessian矩陣。 我未能在optimx文檔，R網站和討論論壇中尋求幫助。 有人能幫我嗎？ 先感謝您！！！

這是一個示例（不是統計模型，但足以說明我的意思）：

library(optimx) 

fr <- function(x) {
    ## Rosenbrock Banana function 
    x1 <- x[1] 
    x2 <- x[2] 
    100 * (x2 - x1 * x1)^2 + (1 - x1)^2 
    }

grr <- function(x) { 
    ## Gradient of ’fr’ 
    x1 <- x[1] 
    x2 <- x[2] 
    c(-400 * x1 * (x2 - x1 * x1) - 2 * (1 - x1), 200 * (x2 - x1 * x1)) 
    } 

ans1<-optimx(c(-1.2,1), fr, grr)

Answer 1

全部在幫助頁面上。 請參閱“值”標題下的?optimx （在xtimes之后）。

返回的答案對象的屬性“詳細信息”包含有關在假定最佳狀態下的梯度（ngatend）和Hessian矩陣（nhatend）的信息（如果計算得出），以及Hessian（hev）的特征值以及消息，如果有，則由每種方法的計算返回，該方法包含在詳細信息的每一行中。 如果從optimx（）返回的對象是ans，則可以通過構造attr（ans，“ details”）訪問該對象。

該對象是一個基於列表的矩陣，因此，如果ans是optimx的輸出，則attr（ans，“ details”）[1，]給出第一行，而attr（ans，“ details”）[[Nelder-Mead“ ，]給出Nelder-Mead行。 成功或已通過save.failures = TRUE強制保存的每種方法都有一行。

attr(ans1, "details")["Nelder-Mead", ]
$method
[1] "Nelder-Mead"

$ngatend
[1]  0.006260098 -0.002869164

$nhatend
          [,1]      [,2]
[1,]  802.4220 -400.1041
[2,] -400.1041  200.0000

$hev
[1] 1002.0216761    0.4003383

$message
[1] "none"

只需獲取使用的兩種方法（Nelder-Mead和BFGS）的Hessians

attr(ans1, "details")[ ,"nhatend"]
$`Nelder-Mead`
          [,1]      [,2]
[1,]  802.4220 -400.1041
[2,] -400.1041  200.0000

$BFGS
     [,1] [,2]
[1,]  802 -400
[2,] -400  200

僅針對Nelder-Mead優化獲得Hessian：

attr(ans1, "details")["Nelder-Mead" ,"nhatend"]
[[1]]
          [,1]      [,2]
[1,]  802.4220 -400.1041
[2,] -400.1041  200.0000