就是在最后估计时候显示出Error in maxNRCompute(fn = function (theta, fnOrig, gradOrig = NULL, hessOrig = NULL,  :
  NA in the initial gradient
因为我没有学过数值计算  不懂算法- -

这并不是算法的问题。假设你的似然函数编写正确，那么出现这个错误就是computational问题，比如log里面的值是负的，这个较为常见。

> loglik=function (para){
+   u=0
+   for(i in 1:777) {
+     if (i==1) {
+       y[i]=0.0004
+       z[i]=0.01
+     }
+     else {
+       if (z[i-1]<0) {
+         s=1
+       }
+       else{
+         s=0
+       }
+       y[i]= para[1]+para[2]*y[i-1]+para[3]*z[i-1]^2+para[9]*s*z[i-1]^2
+       z[i]= x[i]-para[4]-y[i]*para[5]-(para[8]+para[7]*y[i])*x[i-1]
+     }
+     log=log(para[6])-log(2)+0.5*log(gamma(3/para[6]))-1.5*log(gamma(1/para[6]))-0.5*log(y[i])-((gamma(3/para[6])*z[i]/(y[i]*gamma(1/para[6])))^(para[6]/2))
+     u=u+log
+   }
+   return(u)
+ }
> loglik(c(0.3,0.8,0.05,0.0003,0.4,2,-0.2,0.2,0.05))
[1] -779.3372
实际上我带入一组初值时候 是可以计算出结果的 所以我感觉计算可能没有问题 会不会是算法的问题 比如说步长设置太大 因为我的参数小的可能会达到小数点后3 到4位的

您好，如果程序正确，在写似然函数时，利用if语句排除似然函数值无限大的情况呢？