不确定在R（pmvt - Package：mvtnorm）中导致此错误的原因是什么？

Question

我有一个简单的危险函数，导致错误的行被标记。

h <- function(t,u) { 
    x <- 1 - Sa(t) 
    y <- 1 - Sm(u) 
    invx <- as.numeric(qt(x,df=d1)) 
    invy <- as.numeric(qt(x,df=d1)) 
    [ERROR LINE] copula <- pmvt(lower=as.numeric(cbind(-9999,-9999)),upper=cbind(invx,invy),df=d1,corr=matrix(cbind(1,d2,d2,1),byrow=T,ncol=2) ) 
    density <- dmvt(cbind(invx,invy),sigma=matrix(cbind(1,d2,d2,1),byrow=T,ncol=2),df=d1) 
    num <- (sa(t)*sm(u))*density/dt(invx,df=d1)/dt(invy,df=d1) 
    den <- 1 - x - y + copula 
    hazard <- num/den 
    return(hazard) 
} 

这种危害功能，然后通过一个似然函数呼吁：

# log Likelihood function for each individual car i 
lli <- function(data) { 
    result <- 0; 
    # for all claims, evaluate hazard function at that point 
    if (nrow(data)> 2) { 
    for (k in 1:nrow(data)) { 
     if (data[k,3] == 1) { 
    result <- result + log(h(data[k,2],data[k,1])); 
     } 
    } 
    } 
    # integrate hazard function over areas between claims 
    for (k in 1:(nrow(data)-1)) { 
    integral <- quad2d(h,data[k,2],data[k+1,2],data[k,1],data[k+1,1]); 
    result <- result - integral; 
    } 
    return(result) 
} 

现在这个似然函数然后由第三函数调用上了我的整个数据集使用; 但它是导致错误的上述功能，而不是低于

# log Likelihood function over all vehicles 
ll <- function(x) { 
# Unpack parameters 
    d1 <<- x[1]; 
    d2 <<- x[2]; 
    total <- 0; 
    # Get log Likelihood for each vehicle 
    for (i in 1:length(alldata)) { 
    total <- total + lli(alldata[[i]]); 
    #print(sprintf("Found candidate solution %d value: %f",i,total)); 
    } 
    #print(sprintf("Found candidate solution value: %f",total)); 
    if (is.nan(total)) { #If it is undefined, make it a large negative number 
    total <- -2147483647 ; 
    } 
    return(-1*total); # Minimise instead of maximise 
} 

错误消息的功能如下：

> ll(cbind(50,0.923)) 
Error in checkmvArgs(lower = lower, upper = upper, mean = delta, corr = corr, : 
    ‘diag(corr)’ and ‘lower’ are of different length 

我一直使用pmvnorm时，得到同样的错误，并结束不得不使用pbivnorm包来解决这个问题。尽管如此，我无法找到二元t分布的替代方案。我不明白问题是什么。当我自己调用函数h（t，u）时，它会毫无问题地执行。但是，当lli（数据）调用h（t，u）时，它不起作用。更奇怪的是，它们的长度相同。

> length(as.numeric(cbind(-9999,-9999))) 
[1] 2 
> length(diag(matrix(cbind(1,d2,d2,1),byrow=T,ncol=2))) 
[1] 2 

对于乱码，我表示歉意。我不太用R。无论如何，这让我完全陷入困境。

数据文件是在这里：https://files.fm/u/yx9pw2b3

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附加代码我忘了，包括，基本上一些常量和边际CDF功能：

Marginals.R：

p1 <- 0.4994485; 
p2 <- 0.2344439; 
p3 <- 0.1151654; 
p4 <- 0.1509421; 

b1 <- 0.7044292 
t1 <- 1713.3170267 
mu1 <- 7.014415 
sig1 <- 1.394735 
mu2 <- 6.926146 
sig2 <- 1.056647 
mu3 <- 6.7995896 
sig3 <- 0.7212853 
b2 <- 0.6444582 
t2 <- 762.9962093 
b3 <- 1.494303 
t3 <- 410.828780 

b1 <- 0.903 
t1 <- 864.896 
b2 <- 0.9109 
t2 <- 314.2946 
# Marginal survival distribution and density 
Sa <- function(t) {return(exp(-(t/t1) ** b1))} 
Sm <- function(u) {return(exp(-(u/t2) ** b2))} 
sa <- function(t) {return((t/t1) ** b1 * b1 * exp(-(t/t1) ** b1)/t) } 
sm <- function(u) {return((u/t2) ** b2 * b2 * exp(-(u/t2) ** b2)/u) } 

Answer 1

总结：
问题是012之间的差异长度和upper主叫pvmt，其upper具有2048的长度时，虽然lower具有2.

推理的长度：
1. pmvt通过mvtnorm包调用checkmvArgs检查未来参数。
2.在checkmvArgs，lower,upper和mean已被放在一起了rec <- cbind(lower, upper, mean)。这里所述新数据rec具有2048行，而不是2.
3. lower然后通过lower <- rec[, "lower"]取代，其lower现在具有长度为2048而不是2
4。鉴于corr仍然是一个2×2矩阵，检查length(corr) != length(lower)

解时，会发生错误：

invx <- as.numeric(qt(x,df=d1)) 
    invy <- as.numeric(qt(x,df=d1)) 

upper意味着是一个长度为2矢量，因此invx和invy需要是单一的数字。

由于不知道你想定义的上限范围是什么，我无法进一步解决它。可能的一个是：

invx <- as.numeric(qt(x,df=d1)) 
    invy <- as.numeric(qt(x,df=d1)) 
    copula <- pmvt(lower=as.numeric(cbind(-9999,-9999)),upper=range(c(invx,invy)),df=d1,corr=matrix(c(1,d2,d2,1),byrow=T,ncol=2) ) 

其使用的invx和invy作为输入的范围内。因此dmvt不会受到影响。

注：
作为价值a，因此未提供以下（呼叫dmvt）下一行错误行失败。

编辑： 为了使问题更具体的： 1. quad2d将产生将被默认创建在给定范围的32的长度的高斯 - 勒让德正交。并且，
2.您的函数h然后用来自此Gauss-Legendre正交的x和y调用。因此，h中定义的t和u不是一个单独的mumber，而是一个向量。