目標值和R中

Question

一些數據環：

a <- function(a) {3*a+12*a^2} 
dom1 <- seq(-1,4,0.1) 
vec1 <- a(dom1)[1:10] 

c <- function(c) {-5*c^2+2*c^3} 
dom2 <- seq(-0.1,0.2,0.01) 
vec2 <- c(dom2)[1:10] 

d <- function(d) {2*d^2+5*d^3+12*d^4} 
dom3 <- seq(0.1,0.5,0.01) 
vec3 <- d(dom3)[1:10] 

w <- function(w) {7*w-3*w^2} 
dom4 <- seq(0.5,2.5,0.05) 
vec4 <- w(dom4)[1:10] 

現在假設我們在較大的數據擬合lm model設置lm(y~a+c+d+w)和LM參數c(-0.2,0.2,0.1,0.6)

fun.mean <- function(a,c,d,w) {-0.2*a+0.2*c+0.1*d+0.6*w} 

我試了一下，但沒有按沒有按預期工作：

這裏是通過相關函數生成的向量循環（&域）

for(a in vec1) { 
for(c in vec2) { 
    for(d in vec3) { 
    for(w in vec4) { 
    sol <- fun.mean(a,c,d,w) 
    if (sol %% 1 > 0.40 & sol < 0.50) print(c(a,c,d,w)) 
    }}}} 

所以，我正在尋找的是找到的C組合（A，C，d，W），這等於0.5或理想地將等於間隔0.4-0.5。

因此，將c(a,c,d,w)輸出與函數fun.mean相乘不會給出所需的值（區間0.4-0.5）。我做錯了什麼？在給定「目標」值的情況下，找到c（a，c，d，w）值會有更好的方法嗎？ for loop會是什麼替代品，因爲它非常慢。

Answer 1

您使用%% 1過濾，但在檢查答案時不使用它。 以下代碼返回9.00 -0.052000 0.02620000 2.7500 給出-0.15778。它符合您的標準（-0.15778 %% 1 = 0.85，它> 0.4 和-0.15 < 0.5）。

我猜你的標準是錯誤的，那麼，你應該做的要麼

sol %% 1 > 0.4 and sol %% 1 < 0.5 

或

sol > 0.4 and sol < 0.5. 

在第一種情況下，也許你應該在fun.mean計算添加%% 1 。