Question

我尝试使用R＆＃39 {s} integrate函数计算两个图之间的区域。我有两条预测曲线，我可以放在同一块地块上，也可以在两条曲线之间的区域遮阴，以便可视化：

x1 = seq(1,200,1)
y1 = # 200 numbers from 0.02 - 1.000
y2 = # 200 numbers from 0.00 - 0.95

plot(x1,y1,type="l",bty="L",xlab="Forecast Days",ylab="Curve Actuals")
points(x1,y2,type="l",col="red")

polygon(c(x1,rev(x1)),c(y2,rev(y1)),col="skyblue")

按照此处的示例https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2010-September/251756.html，我尝试为我的数据执行相同的代码，以计算两条曲线之间的差异。如示例中所述＆＃34;两条曲线之间的区域与这两条曲线之间的差值的积分相同（相应的是它的绝对值）＆＃34; ：

f1 = approxfun(x1, y1-y2)     # piecewise linear function
f2 = function(x) abs(f1(x))   # take the positive value

integrate(f2, 1, 200)

但是我收到以下错误：

Error in integrate(f2, 1, 200) : maximum number of subdivisions reached

欣赏可以澄清的任何清晰度。谢谢！

Answer 1

正如@Roland早期评论中所建议的那样，增加细分数量可以正确执行。它确实会产生绝对误差，但非常微小。

f1 = approxfun(x1, y1-y2)     # piecewise linear function
f2 = function(x) abs(f1(x))   # take the positive value

area1 = integrate(f2, 1, 200, subdivisions = 300)
> area1
9.327692 with absolute error < 8.1e-05

Answer 2

approxfun()是否返回了一个函数？您需要将[{1}}和f1的差异保存为函数，而不是设置点差异。例如

f2

尝试将f1 <- function(x) { 2 * x - 1} f2 <- function(x) { x^2 - 3 * x} abs_dif <- function(x) { abs( f1(x) - f2(x) ) } integrate(abs_dif, -1, 1)和f1表示为函数，然后尝试后两行代码。

使用＆＃34;整合＆＃34;计算两条线之间的区域时出错。

2 个答案: