R中的「集成」功能給出了錯誤的結果

我想將函數M2_11（如下所示）整合到x上，對於固定的theta = c(2,0.8),c = 1.1,a=c(1,1)和A = matrix(c(1/0.8,0.03,0.03,2/0.8),nrow=2,ncol=2)。R中的「集成」功能給出了錯誤的結果

M2_11 = function(x, theta, c, a, A){ 
return((score1(x,theta)-a[1])^2* (weight(x, theta, c, a, A))^2 * f(x, theta)) 
}

R的集成功能得出以下結果

theta = c(2,0.8) 
c = 1.1 
a=c(1,1) 
A = matrix(c(1/0.8,0.03,0.03,2/0.8),nrow=2,ncol=2) 
integrate(M2_11, lower = 1e-100, upper = 10 ,subdivisions = 10000, theta,c,a,A)

0.0006459957絕對錯誤< 4.5E-05

做一體化的另一個方式給出了相同的結果

fM2_11 = function(x){M2_11(x,theta,c,a,A)} 
integrate(fM2_11, lower = 1e-100, upper = 10,subdivisions = 10000)

0.0006459957絕對錯誤< 4.5E-05

結果的整合功能提供了，但是，顯然是錯誤的：

x = seq(1e-100,10,by=0.001) 
integrand = sapply(x,fM2_11)

的區域下的曲線明顯大於0.00066

I還使用循環

loop_result = rep(NA,length(x)) 
for (i in 1:length(x)){ 
    loop_result[i] = M2_11(x[i],theta,c,a,A) 
} 
table(integrand==loop_result)

TRUE

這是怎麼回事檢查結果？

來源

2016-01-23 Ye Tian

爲什麼'integrand = sapply（x，fM2_11）'而不是'fM2_11（x）'？我沒有深入瞭解代碼，但我想'fM2_11'可能不是矢量化的，而「集成」要求它是。閱讀「集成」。 – nicola

謝謝尼古拉！我欠你一個人情！ –

非常感謝尼古拉。問題已經解決了。

integrate(Vectorize(fM2_11), lower = 1e-100, upper = 10 ,subdivisions = 10000)

0.1588699與絕對誤差< 1.7E-07

sum(integrand)*0.001

0.1588705

不要期待回答如此簡單！

來源

2016-01-23 19:00:44

只是FYI，'Vectorize（）'幾乎就是'mapply（）'的包裝。在單一參數的情況下，單個結果函數將相當於'sapply（）' –

R中的「集成」功能給出了錯誤的結果

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