Могу ли я подогнать параметры произвольной функции одной переменной к данным?

Я работаю в R. У меня есть функция (F), связывающая одну переменную (X) с другой переменной (Y). (F) имеет 3 изменяемых параметра (A, B, C), таких что Y == F(X) == G(X, A, B, C). Я хотел бы подогнать эту функцию к набору данных, который дает пары N (X, Y), находя лучшие (A, B, C).

Связь между (X) и (Y) не является ни полиномиальной, ни каким-либо распределением вероятностей. Мне любопытно, есть ли способ сделать это для произвольного (F), как определено выше.


r parameters estimation prediction nls
person user1873348    schedule 03.12.2012    source источник
comment
Вы должны придумать некоторую целевую функцию для оптимизации. Как квадрат остатков. Или добавьте к нему член ошибки, который нормально распределяется или что-то в этом роде, и вы получите функцию вероятности для оптимизации. Много инструментов для этого. optim является основным. Если вы добавите термин ошибки, вы также можете использовать байесовский подход, используя BUGS, JAGS или Stan и соответствующие им пакеты R. Но я думаю, что этот вопрос не очень подходит для stackoverlow. Это слишком расплывчато и не связано с техническими вопросами программирования. Возможно, вы захотите попробовать crossvalidated.com с примером вашей функции.   -  person Sacha Epskamp    schedule 03.12.2012
comment
Хммм, перечитав ваш вопрос: если вы хотите, чтобы программное обеспечение само выдавало функцию (а не только A, B, C), взгляните на eureqa на Cornell.edu.   -  person Carl Witthoft    schedule 03.12.2012
comment
Карл, чтобы уточнить, у меня есть функция, мне просто нужны параметры. И у меня есть хорошие начальные предположения. Я думаю, что nls() в конечном итоге будет работать, но все примеры, которые я могу найти, слишком сложны для анализа без тонны контекста. Я был бы очень признателен, если бы вы могли указать мне на несколько чрезвычайно простых примеров nls().   -  person user1873348    schedule 03.12.2012
comment
Вот одна из моих старых записей. DF<-data.frame(x=1:10, y=3*(1:10)^.5+rnorm(10)) > nls(y~a*x^b, data=list(x=DF[,1], y=DF[,2]), start=list(a=3, b=.7))   -  person Carl Witthoft    schedule 03.12.2012
comment
Другой пример в вопросе. Кажется достаточно простым, но другой просит другие решения. Так что может и не помочь   -  person cfi    schedule 15.09.2015

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Да, ?nls . Существует ряд пакетов нелинейной регрессии для R; nls это своего рода основная функция. Если вы никогда не использовали formulas в R, вам следует немного почитать о них в файлах справки. Но, как и в любом другом компьютерном языке, вам нужно указать некоторые начальные «предположительные» значения для ваших коэффициентов A,B,C .

например, nls(Y ~ I(A*sin(x) + B*exp(x/C)),data=x, start=list(A=1,B=.5,C=3))

person Carl Witthoft    schedule 03.12.2012