如何得到对数似然值，在optim函数中

在optim函数中，要获取对数似然值，需要在优化函数中定义一个函数，该函数返回给定参数下的对数似然值。具体来说，可以按以下步骤进行：

1. 定义一个函数，它以参数向量作为输入，并返回给定参数下的对数似然值。在这个函数中，你可以使用dnorm、dpois或其他概率分布函数来计算对数似然值。

2. 在optim函数中指定这个函数作为目标函数，这样优化器就会尝试最大化这个函数的返回值（即对数似然值）。

3. 一旦优化完成，你可以通过调用目标函数来获取最优参数下的对数似然值。

以下是一个示例代码，展示如何在optim函数中计算对数似然值：

# 定义对数似然函数
log_likelihood <- function(params, data) {
  # 在这里计算对数似然值
  mu <- params[1]
  sigma <- params[2]
  ll <- sum(dnorm(data, mean = mu, sd = sigma, log = TRUE))
  return(ll)
}

# 生成一些数据
set.seed(123)
data <- rnorm(100, mean = 5, sd = 2)

# 使用optim函数求解参数
optim_res <- optim(c(0, 1), log_likelihood, data = data)

# 获取最优参数下的对数似然值
best_params <- optim_res$par
best_ll <- log_likelihood(best_params, data)

在上面的代码中，log_likelihood函数计算给定参数下的对数似然值，并使用dnorm函数来计算高斯分布的概率密度。然后，optim函数被调用来最大化这个函数，找到最优参数。最后，我们可以使用最优参数来计算最优对数似然值。