Question

好的，所以这让我难以忍受超过3天，而且在离解决方案还有一步之后，我会在这里试试运气。

过去，我为特定的一个已排序数据集编写了一些代码，它们是这样的：

n <- length(data)
maxobs <- max(data)
minobs <- min(data)
FG <- function(m=NULL, h = NULL){
    n<- length(data) #Number of observations
    if (m<minobs){FG = 0} else { 
        if (m >maxobs){FG = 1} else {
                    FG = sum(pnorm((m - data)/h)-pnorm((minobs-data)/h))/sum(pnorm((maxobs - data)/h)-pnorm((minobs-data)/h))   
    }}
    return(FG)
}

f<- function(m,h){
    f<- FG(m,h)^n
    return(f)
}

##Integration
max <- NULL
delta<- function(h,max=maxobs){
    delta <- integrate(Vectorize(f), minobs, max, h)$value
    return (delta)
}

完美无缺。例如，如果选择数据：= c（1,2,3,4,5），则可以获得

的正确结果

> delta(0.1, maxobs)
[1] 0.6300001

但是，现在我正在尝试为每个已排序的数据集进行概括，所以我做的是（要清楚：数据集x在执行所有这些功能之前已经排序）

FG <- function(x, m=NULL, h = NULL){ n<- length(x) #Number of observations maxobs <- max(x) minobs <- min(x) if (m<minobs){FG = 0} else { if (m >maxobs){FG = 1} else { FG = sum(pnorm((m - x)/h)-pnorm((minobs-x)/h))/sum(pnorm((maxobs - x)/h)-pnorm((minobs-x)/h)) }} return(FG) } f<- function(x,m,h){ n <- length(x) f<- FG(x,m,h)^n return(f) } ##Integration delta<- function(x,h,maxu= max(x)){ minobs <- min(x) delta <- integrate(Vectorize(f), minobs, maxu, h)$value return (delta) }

但现在，delta(data,0.1)给出了

delta(data,0.1) [1] 0.

这对我没有任何意义。相同的功能，相同的数据集，但现在具有错误的值。我究竟做错了什么？

任何帮助都会非常感激。

修改在仔细研究了Vectorize函数和积分函数之后，我现在将delta函数编辑为：

delta<- function(x,h,maxu= max(x)){ minobs <- min(x) delta <- integrate(Vectorize(f, vectorize.args= c("m","h")), minobs, maxu, h)$value return (delta) }

但现在只会导致另一个错误：

整合错误（Vectorize（f，vectorize.args = c（“m”，“h”）），lower = minobs，：功能评估给出了错误长度的结果

我认为Vectorize应该防止这样的错误？

Answer 1

这里的主要问题是integrate期望您将要整合的变量作为第一个参数。在第一组代码中，您将整合m。在第二组中，您尝试整合x。

最短的编辑是创建一个帮助函数，以便以integrate的必要顺序放置参数：

delta<- function(x,h,maxu= max(x)){
  minobs <- min(x)
  g <- function(m) f(x,m,h)
  return( integrate(Vectorize(g), minobs, maxu)$value )
}

现在，您将获得所需的结果

delta(data,0.1)
# [1] 0.6300001

我认为您的第二个错误的来源是由于尝试对h进行向量化，而您实际上只想对m进行向量化。上面的辅助函数方法通过仅暴露您希望集成的变量来消除此问题。

请注意，我不知道你在这里想要做什么，但我也提供了这个重写，应该等同于你的实现，但也许更容易理解：

FG <- function(m, x, h) {
  n <- length(x)
  d <- function(t) pnorm((t-x)/h)

  if(m < x[1]) return(0)
  if(m > x[n]) return(1)

  return( sum(d(m)-d(x[1]))/sum(d(x[n])-d(x[1])) )
}

f<- function(m, x, h){
  n <- length(x)
  mapply(function(m) FG(m,x,h)^n, m)
}

delta<- function(x, h, lb=x[1], ub=x[length(x)]) {
  return( integrate(f, lb, ub, x, h)$value )
}

在R中集成/积分：找到捕获

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