R中
我试图计算一个估计的MISE整合之和,我需要做的积分:R中
(fp(x) - f(x))^2 where f(x) is exp(-x) and fp(x) is : sum_{i}^n { (1/n)*((K((x - X[i])/h))/h) }
这里的问题是,X是一个矩阵,我不不知道如何整合这笔钱。 我试过这个:
Kgauss <- function(u) dnorm(u) #Gaussian kernel func = function(x, n, h, X){ ((1/n) * sum(Kgauss((x-X[0:n])/h)/h) - exp(-x))^2 } # h, n are constants
vfunc = Vectorize(func)
integrate(vfunc, n = 3, K = Kgauss, h = 0.25, X = rexp(3), lower = 0, Inf)
但可悲的是它没有奏效。这里最大的问题是fp(x)
,它由多个函数的总和组成。 我希望你能帮助我,我一直在努力一段时间。
基本上我想打:积分((K(X1)+ ... + K(XN) - EXP(-x))²)
回答:
您可以定义N,H和K外在func
,然后有x
作为唯一的参数:
n = 3; h = 0.25; X = rexp(3) func = function(x){ ((1/n) * sum(dnorm((x-X[0:n])/h)/h) - exp(-x))^2 }
vfunc = function(x) { sapply(x, func)}
integrate(vfunc, lower = 0, Inf)
# 0.2070893 with absolute error < 1.7e-05
(。我不知道,你甚至需要向量化func
它的建成与矢量化功能的话)
以上是 R中 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/261255.html