Подгонка параметрических уравнений к данным

Я должен реализовать эту методологию, используя мои данные. Подгонка известного уравнения к данным. Как бы то ни было, у меня есть 6 различных уравнений для разных интервалов х.

Ниже приведена функция, которую я использую, чтобы соответствовать уравнениям

Func <- function(t,t1,t2,t3,t4,t5,t6,a1,a2,a3,a4,a5,a6,b1,b2,c1,c2,c3,c4,c5,c6){
  if(t<t1){
    t*0
  }
  else if(t>=t1&t<t2){
    a1*t+c1
  }
  else if(t>=t2&t<t3){
    a3*t+c2
  }
  else if(t>=t3&t<t4){
    a3*t+c3
  }
  else if(t>=t4&t<t5){
    a4*t**2 + b1*t+c4
  }
  else if(t>=t5&t<t6){
    a5*t**2 + b2*t+c5
  }
  else if(t>=t6){
    a6*t+c6
  }
}


plot(t,w)
curve(Func(t,1.4,14.4,41.8,60.3,194.3,527,0.0022,0.0029,0.0016,0.00001,0.00001,0.0168,0.0001,-0.0006,0.0063,-0.0433,-0.0022,0.00408,0.2337,-5.3732),add=TRUE)

При выполнении функции кривой я получаю ошибку:

Error in curve(Func(t, 1.4, 14.4, 41.8, 60.3, 194.3, 527, 0.0022, 0.0029,  : 
  'expr' must be a function, or a call or an expression containing 'x'

1 ответ

Решение

curve нужна векторизованная функция и if не векторизован. Ты можешь использовать ifelse, но более читабельно и эффективно использовать то, что R может использовать логические значения в вычислениях, приводя их к 0/1.

Func <- function(t,t1,t2,t3,t4,t5,t6,a1,a2,a3,a4,a5,a6,b1,b2,c1,c2,c3,c4,c5,c6){
  (t<t1) * t * 0 +
  (t>=t1&t<t2) * (a1*t+c1) +
  (t>=t2&t<t3) * (a3*t+c2) +
  (t>=t3&t<t4) * (a3*t+c3) +
  (t>=t4&t<t5) * (a4*t**2 + b1*t+c4) +
  (t>=t5&t<t6) * (a5*t**2 + b2*t+c5) +
  (t>=t6) * (a6*t+c6)
}


t <- (1:10000)/10
plot(t, t/100)

#you must use x here    
curve(Func(x,1.4,14.4,41.8,60.3,194.3,527,0.0022,0.0029,0.0016,0.00001,0.00001,0.0168,
               0.0001,-0.0006,0.0063,-0.0433,-0.0022,0.00408,0.2337,-5.3732),add=TRUE)

результирующий сюжет

Другие вопросы по тегам