Question

我有以下x和y：

set.seed(1234)
x <- seq(1, 1000, 1)
y <- rnorm(1000)

我需要使用smooth.spline为它们建模：

model <- smooth.spline(x, y, nknots = 10)

问题是我需要每次修改nknots时都适合这种模型。指示结的矢量如下：

myknots <- seq(5, 15, 1)

我想创建自己的函数，例如：

myfoo <- function(x, y, nknots){
  smooth.spline(x, y, nknots = nknots)
}

但是我找不到直接的方法。我宁愿使用purrr包。有什么想法吗？

Answer 1

您可以做到这一点，而无需增加负担，无需加载额外的程序包，也无需依赖它们，就可以使用base :: Vectorize以单线方式进行更改：

> alls = Vectorize(smooth.spline,"nknots",SIMPLIFY=FALSE)(x=x,y=y,nknots=myknots)

这将返回一个列表，其中每个元素是smooth.spline的每个值的myknots输出：

> alls[[1]]
Call:
(function (x, y = NULL, w = NULL, df, spar = NULL, lambda = NULL, 
    cv = FALSE, all.knots = FALSE, nknots = .nknots.smspl, keep.data = TRUE, 
  ...

Smoothing Parameter  spar= 0.1318881  lambda= 0.01540768 (14 iterations)
Equivalent Degrees of Freedom (Df): 5.244268
Penalized Criterion (RSS): 984.4824
GCV: 0.99489
> alls[[2]]
Call:
(function (x, y = NULL, w = NULL, df, spar = NULL, lambda = NULL, 
    cv = FALSE, all.knots = FALSE, nknots = .nknots.smspl, keep.data = TRUE, 
  ...

Smoothing Parameter  spar= 0.2285265  lambda= 0.03658625 (12 iterations)
Equivalent Degrees of Freedom (Df): 5.006371
Penalized Criterion (RSS): 984.8108
GCV: 0.994746

将依赖关系降至最低是一种好习惯。

Answer 2

对于purrr，我们使用map

library(purrr)
map(myknots,  ~ myfoo(x, y, nknots = .x))

在向量上映射函数

2 个答案: