R中 - 優文庫

我試圖計算一個估計的MISE整合之和，我需要做的積分：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) }

這裏的問題是，X是一個矩陣，我不不知道如何整合這筆錢。我試過這個：

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)

但可悲的是它沒有奏效。這裏最大的問題是fp(x)，它由多個函數的總和組成。我希望你能幫助我，我一直在努力一段時間。

基本上我想打：積分（（K（X1）+ ... + K（XN） - EXP（-x））²）

來源

2017-12-18 Lucien Ledune

您的問題聲明中沒有定義' X'作爲一個對象。在這種情況下，我認爲當前的問題是'Vectorize'（又名'mapply'）正在嘗試索引Kguass函數。目前還不清楚爲什麼你不只是將這個函數構建到'func'中。 –

我只是將X添加到參數中（並在此處編輯），但它仍然給我完全相同的錯誤。通過將該函數構建到func中，你的意思是什麼？如果你在談論Kgauss，這是因爲我在代碼中的多個地方使用了Kgauss，所以我只是把它作爲參數，但我想我可以在函數內部使用它。 –

您可以定義N，H和K外在func，然後有x作爲唯一的參數：

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它的建成與矢量化功能的話）

來源

2017-12-18 10:18:32

非常感謝它:) –

R中

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