R: ошибка в оптимизации (подгонка кривой)

Я пытаюсь выяснить параметры для скорости атаки a и времени обработки h которые будут использоваться для создания максимальной вероятности для моего набора данных потребляемой плотности жертвы.

Я использую пакет frair на R для этой задачи и следующую функцию:

 Rogersfit<-frair_fit(eaten~density, data=bob, response='rogersII', start=list(a=x, h=y), fixed=list(T=24))

Однако для этого требуется, чтобы я вводил случайные значения для a и h вручную, что занимает значительное количество времени. Если введенные значения неверны, он возвращает сообщение об ошибке:

Ошибка в frfunc (data = moddata, samp = c (1: nrow (moddata)), start = start,: Ошибка в optim (par = structure (c (1, 0), .Names = c ("a", " h ")), fn = function (p):
функция не может быть оценена по начальным параметрам

Чтобы исключить догадки, связанные с поиском начальных значений параметров, я создал лист excel с двумя столбцами значений, которые R будет выполнять:

 # ah # # 1 0.01 # # 1 0.02 # # 1 0.03 # # . . # # . . # # . . # # 9 0.98 # # 9 0.99 #

И использовал следующий код для ввода значений:

 x <- as.numeric(as.character(test$a)) y <- as.numeric(as.character(test$h)) for (i in 1:900){ for (j in 1:900){ Rogersfit<-frair_fit(eaten~density, data=bob, response='rogersII', start=list(a=x[i], h=y[j]), fixed=list(T=24)) } }

Я назначил переменную x в первый столбец моего листа excel, который представляет скорость атаки. Переменная y была назначена ко второму столбцу, отображающему время обработки.

Цель состоит в том, чтобы ввести эти значения в функцию до тех пор, пока она не вернет истинные параметры в соответствии с максимальным поведением правдоподобия, но приведенный выше код дает то же сообщение об ошибке и останавливается при первом наборе значений (1, 0,01) на листе excel.

Я думал работать с логическим оператором, например, если response == error переходит к следующей строке значений, но я не знаю, возможно ли это с помощью R, поскольку я только начал использовать этот язык.