Почему я получаю отрицательную дисперсию из гессианской матрицы в функции optim

Question

Я пытаюсь оценить mle параметров обобщенного гамма-распределения.

Я использую функцию optim с нижней границей, равной единице (поскольку параметры должны быть положительными), и метод BFGS.

Первоначально Я оцениваю функцию правдоподобия журнала следующим образом:

negloglikgengamma<-function(thet,dat) {
            alpha<-thet[1]
            kappa<-thet[2]
            lamda<-thet[3]
            -sum(dggamma(y,scale=alpha,shape1=kappa,shape2=lamda,log=T))
}

Я использую функцию правдоподобия минус, чтобы использовать «optim» и найти минимум.

Затем я использую функцию optim.

fitggamma<-optim(c(0.4,0.5,2),negloglikgengamma,hessian=TRUE,method="L-BFGS-  B",dat=y,lower=1)

Результаты следующие:

$par
[1] 1.000000 1.000000 2.165561

$value
[1] -0.1214229

$counts
function gradient 
       6        6 

$convergence
[1] 0

$message
[1] "CONVERGENCE: REL_REDUCTION_OF_F <= FACTR*EPSMCH"

$hessian
              [,1]       [,2]          [,3]
[1,] -9.998753e-01  1.0000003 -2.924863e-05
[2,]  1.000000e+00  1.2063171 -9.530030e-02
[3,] -2.924863e-05 -0.0953003  4.402082e-02

Я пытаюсь оценить se и замечаю, что Var (alpha) = - 9.998753e-01 <0. Почему это происходит? Что я должен изменить? </p>