R中 - VoidCC

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）

来源

2017-12-18 Lucien Ledune

您的问题声明中没有定义' X'作为一个对象。在这种情况下，我认为当前的问题是'Vectorize'（又名'mapply'）正在尝试索引Kguass函数。目前还不清楚为什么你不只是将这个函数构建到'func'中。 –

我只是将X添加到参数中（并在此处编辑），但它仍然给我完全相同的错误。通过将该函数构建到func中，你的意思是什么？如果你在谈论Kgauss，这是因为我在代码中的多个地方使用了Kgauss，所以我只是把它作为参数，但我想我可以在函数内部使用它。 –

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）

来源

2017-12-18 10:18:32

非常感谢它:) –

R中

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