我正在尝试在R中使用optim函数 - 我对此没有任何问题:
funk=function(param){
x=c(1,2,3,4,5)
z=c(3,4,2,2,1)
y=c(30,40,22,33,40)
a=rep(param[1],5)
b=param[2]
d=param[3]
fit=sum((y-(a+b*x+z*d))^2)
return(fit)
}
optim(par=c(1,1,1),fn=funk)
#
但是一旦我不想将我的数据(x,y,z)硬编码到函数中我就会遇到问题。当函数输入不仅仅是要优化的参数时,如何优化函数优化?理想情况下,我会传递xx,zz,yy的值然后优化,然后移动到xx,zz,yy的不同值,然后优化该情况。
xx=c(1,2,3,4,5)
zz=c(3,4,2,2,1)
yy=c(30,40,22,33,40)
funk=function(param,x,y,z){
a=rep(param[1],5)
b=param[2]
d=param[3]
fit=sum((y-(a+b*x+z*d))^2)
return(fit)
}
optim(par=c(1,1,1),fn=funk(param=c(0,0,0),x=xx,y=yy,z=zz))
(函数(par)中的错误:找不到函数“fn”
答案 0 :(得分:20)
在optim
中,...
用于将参数传递给fn
:
xx=c(1,2,3,4,5)
zz=c(3,4,2,2,1)
yy=c(30,40,22,33,40)
funk=function(param,x,y,z){
a=rep(param[1],5)
b=param[2]
d=param[3]
fit=sum((y-(a+b*x+z*d))^2)
return(fit)
}
optim(par=c(1,1,1), fn=funk, x=xx, y=yy, z=zz)
$par
[1] -1.863076 5.722988 7.372296
$value
[1] 124.075
$counts
function gradient
180 NA
$convergence
[1] 0
$message
NULL