使用 VGAM R 包估计 beta 二项式的 alpha beta

Question

有人提出了关于 beta 二项式分布的 alpha beta 估计的类似问题。

我明白那里的答案；我的问题更多是关于我遇到的错误。

我的数据是：

r1 = c(3, 1, 2, 6, 3, 6, 0, 4,2, 4, 6)
r2 = c(5, 1, 0, 1, 5, 5, 2, 2, 2, 1, 7)
z = cbind(r1,r2)
fit = vglm(z ~ 1, betabinomialff, trace = TRUE)

我收到以下错误消息：

VGLM    linear loop  1 :  loglikelihood = -17.569074
VGLM    linear loop  2 :  loglikelihood = -16.796047
VGLM    linear loop  3 :  loglikelihood = -16.556079
VGLM    linear loop  4 :  loglikelihood = -16.489902
VGLM    linear loop  5 :  loglikelihood = -16.486634
VGLM    linear loop  6 :  loglikelihood = -16.486634
Taking a modified step....................

Warning messages:
1: In checkwz(wz, M = M, trace = trace, wzepsilon = control$wzepsilon) :
  22 diagonal elements of the working weights variable 'wz' have been            replaced by 1.819e-12
2: In vglm.fitter(x = x, y = y, w = w, offset = offset, Xm2 = Xm2,  :

由于半步长非常小，迭代终止 3: 在 vglm.fitter(x = x, y = y, w = w, offset = offset, Xm2 = Xm2, : 中，某些量，例如 z、残差、SE 可能不准确由于半步收敛

如何获得 beta 二项式模型的 alpha beta 估计值，而不会遇到此错误？我不太熟悉使用 vglm 函数的所有细节，因此非常感谢您的帮助。

谢谢！