Matlab vs R

研究とその周辺

こちらでやっている行動モデルのパラメーター推定はRを使ってmaximum likelihoodで推定をしています。元々同僚がRを使っていたので、最初はRを使っていたのですが、Matlabで全部出来た方が楽だと言うことで、Matlabにコード移植してみました。


グループレベル(5000 observations位)だと問題無くconvergeして推定値もRとほぼ同じ値が返ってくるのですが、サンプル数が少ない個人レベル(150 observations位)の推定ではパラメーター推定がうまく行きません。


ちなみに、Rでは"optim"を使い、Matlabは"fminsearch"を使いました。最適化のアルゴリズムはR optimではBGFS法、fminsearchはsimplex searchを使っているため、アルゴリズムの違いによる影響を考えてBGFS法が使えるfminuncに変えてみましたが、結果は変わりません。


この問題は自分のデータセット特有かなと思っていたら、同僚に頼まれて、別のモデルの推定を試みるもやはり同じような問題が発生。ということで同じBGFS法を使っていてもRとMatlabでは中身が違うのかなー？なんでですかね？


誰か知っている人が居たら教えてください。