選擇所需平均值的最佳參數值

Question

我第一次在這裏發帖。

我有，看起來像以下示例數據：

C1 C2 C3 C4
1 1.33 1.86 1.91 2.51
2 1.54 1.74 1.98 2.25
3 1.75 1.97 2.20 2.59

我想找到一個參數值（x），使得每行小於x的平均值數最接近1.例如，對於上述數據，我知道x = 1.75給了我des x的價值。但是，當我有1000行和100列的時候，我想用R來找到它。

X = 1.75
dataset.counts < - rowSums（數據集[，] < X）
dataset.counts
[1] 1個2 0
平均值（dataset.counts）
[1 ] 1

我可以使用optim（）來查找x嗎？

Answer 1

@Glen_b，thanks。我發佈了使用uniroot爲我工作的代碼的控制檯。非常感謝您的幫助。

數據集
R1 R2 R3 R4
1 1.33 1.86 1.91 2.51
2 1.54 1.74 1.98 2.25
3 1.75 1.97 2.20 2.59

˚F< - 函數（X）{
+ 1 - 平均值（rowSums（數據集[，] < x））
+}

uniroot（F，C（0,6），TOL = 1E-10）
$根
[1] 1.747159

$ f.root
[1] 0

$ ITER
[1] 8

$ estim.prec
[1] 0.008522727

Answer 2

我對R沒有任何瞭解。但是我可以告訴你一個在O（n logn）中運行的通用算法，其中n是數據點的數量（對於數據集應該在一秒之內運行1000萬數字）。

1. 存儲陣列中的全部a
2. 的元素排序a
3. 使變量x和x_idx
4. 在範圍上運行i二進制搜索[0，N-1]以下。
5. 在搜索的每個步驟：
   • 通過每一行的運行和計數該行中的元素數量是小於或等於a[i]
   • 設置mean總通過行數分開。
   • 如果mean比x越接近1，設置x_idx到i並設置x到a[x_idx]
   • 如果mean小於1，將搜索範圍限制的上半部分。
   • 否則如果mean大於1，則將搜索限制在下半部分。
   • 否則如果mean是1中斷;
6. return x;