解决简单的非线性系统

时间:2019-01-05 15:07:14

标签: r nonlinear-optimization nonlinear-functions gamma

例如,我有以下数据:

x-c(73,6,77,81,91,120,150,61,65,68,18,20,23,12,14,18,23,26
+26,27,2,3,3,40,41,41,6,10,11,12,37,38,38,6,73,6,51)

,我想计算伽马分布的a = shape和b = scale参数。我想解决这个非线性系统

a*b=m1
a*b^2+(a^2)*(b^2)=m2

m1和m2是这些

m1<-sum(x)/length(x)
m2<-sum((x)^2)/length(x)

我可以用手和计算器来解决它,但是我想知道如何用R立即解决这个问题

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

R可以很容易地做到这一点

library(nleqslv)
f <- function(x) {
  a<-x[1]
  b<-x[2]
  c(a*b-m1,a*b^2+(a^2)*(b^2)-m2)
}
nleqslv(c(1,30), f)

输出应如下所示:

$`x`
[1]  1.286486 30.595840

$fvec
[1] -9.663381e-13 -1.396074e-10

$termcd
[1] 1

$message
[1] "Function criterion near zero"

$scalex
[1] 1 1

$nfcnt
[1] 11

$njcnt
[1] 2

$iter
[1] 10

您可以通过提供渐变来使事情变得更健壮。当然,R还可以直接估算伽玛分布的参数(例如,来自MASS软件包的fitdistr)。