如何使用r找到带有optim的解决方案

时间:2018-01-19 09:04:37

标签: r optimization

我有一个非常简单的问题但我似乎无法解决它。

我正在尝试使用parameter optim()功能找到r

情况如下:

library(rootSolve)

d <- read.table(text="indx rate n d 
            1   0.12    158 14
            2   0.095   135 9
            3  0.057    123 4
            4  0.033    115 5
            5    0.019  90  4", header=T)

d$real <- with(d, d/n)

opt <- d[ ,c("rate","real", "n")]

# this is close to the correct solution!

scaler <- apply(opt, 1, function(z) uniroot.all( 
function(alpha) z[2] - (1 / (1 + alpha * ( (1 - z[1]) / z[1] )) ), interval = c(0,10)))

# check for solution (not fully correct!)

round(crossprod(scaler * opt$real, opt$n)/sum(opt$n), 3) == round(crossprod(round(opt$rate, 3), opt$n)/sum(opt$n), 3)


# using optim() - completely wrong results

infun <- function(data, alpha){ l <- with(data, 
( rate - (1 / ( 1 + alpha[1] * ( (1 - real)/real ))) )); return( -sum( l ) ) }

opt_out <- optim(c(0,0), infun, data=opt, method = "BFGS", hessian = TRUE)

with(opt, (1 / ( 1 + opt_out$par[1] * ( (1 - real)/real ))))

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您正在尝试使用您的代码为所有人获取唯一的Alpha,但您希望拥有五个值。 所以,你被引导作出总和..但如果你有负值和正值,即使个别项远离0,你的总和也可能接近于零。

此外,您的infun功能与您以前的功能不一致..

你能做的就是这样:

infun <- function(alpha){ l <- with(cbind(d, alpha), ( real - (1 / ( 1 + 
alpha * ( (1 - rate)/rate ))) )); return( sum(abs(l)) ) }
param <-  c(5,5,5,5,5)
opt_out <- optim(par = scaler, infun,   method = "BFGS", hessian = TRUE)

为了检查你应该写的结果:

    with( cbind(opt,opt_out$par), real -1 / ( 1 + opt_out$par * ( (1 - rate)/rate )))

要获得真正的解决方案,你可以做(​​在论文上非常小的数学之后):

sol <- -((opt[,2]-1)/(opt[,2]))*(opt[,1]/(1-opt[,1]))

并测试它:

with( cbind(opt,sol), real -1  / ( 1 + opt_out$par * ( (1 - rate)/rate )))