Question

我有一个通用函数我在下面提供了一个例子，如果是简单的线性回归：

x = 1:30
y = 0.7 * x + 32
Data = rnorm(30, mean = y, sd = 2.5);

lin = function(pars = c(grad,cons)) {
  expec = pars[1] * x + pars[2];
  SSE = sum((Data - expec)^2)
  return(SSE)
}

start_vals = c(0.2,10)
lin(start_vals)
estimates = optim(par = start_vals, fn = lin);

## plot the data
Fit = estimates$par[1] * x + estimates$par[2]
plot(x,Data)
lines(x, Fit, col = "red")

这样直截了当。我想要的是存储最后一组参数的期望，这样一旦我完成优化，我就可以查看它们。我已经尝试使用全局容器并尝试填充它，如果函数执行但它不起作用，例如

Expectation = c();
lin = function(pars = c(grad,cons)) {
  expec = pars[1] * x + pars[2];
  Expectation = expec;
  SSE = sum((Data - expec)^2)
  return(SSE)
}

start_vals = c(0.2,10)
estimates = optim(par = start_vals, fn = lin);
Expectation ## print the expectation that would relate to estimates$par

我知道在函数之外做这件事是微不足道的，但我的实际问题（类似于这个）要复杂得多。基本上我需要返回无法追溯计算的内部信息。非常感谢任何帮助。

Answer 1

您应该在<<-函数=中使用lin而不是Expectation <<- expec，通常只使用运算符<<-和->>在函数中，并通过父环境搜索要分配的变量的现有定义。

在optim（）期间存储信息

1 个答案: