如何计算具有变化参数的积分并将每个结果记录为 R 中的序列?
How to calculate an integral with a change parameter and record every result as a sequence in R?
我有一个带有变化参数 (y) 的积分,如下所示。
y <- seq(1,2,0.01)
integrand_1 <- function(t){
A1 <- 30*(y*30^(1/2)-t)^2
A2 <- (dnorm(t+30^(1/2))+dnorm(t-30^(1/2)))
return(pchisq(A1, 30)*A2)
}
W <- integrate( f = integrand_1,
lower = 0,
upper = y*30^(1/2)
)
W <- W$value
W
但是,积分不允许序列参数导入它。
如何获取序列参数的结果,并使结果成为一个序列(W)?
非常感谢任何能提供解决方案的人。
要使其正常运行,我们需要对您的代码进行一些小改动。
- 我们知道
integrate
的第一个参数必须是数字。在您的示例中:t
。但是,我们还有 y
,它也必须传递给函数。所以我们的新函数是:
integrand <- function(t, y) {
a1 <- 30 * (y * 30 ^ (1 / 2) - t) ^ 2
a2 <- (dnorm(t + 30 ^ (1 / 2)) + dnorm(t - 30 ^ (1 / 2)))
pchisq(a1, 30) * a2
}
由于我们不能传递向量进行积分,但仍需要对 y
的所有值进行计算,我将其包装在 lapply()
表达式中,这将 return一个列表,其中包含 Y
.
的每个值的积分值
# Let's call the vector of Y values capital Y and elements of this lower-case y
Y <- seq(1, 2, 0.01)
# Use the lapply to evaluate the integral for each y
W_list <- lapply(Y, function(y) {
integrate(
f = integrand,
lower = 0,
upper = y * 30 ^ (1 / 2),
y = y # NOTE: This is where I pass the additional y argument to integrand inside integrate
)
})
最后,我们提取值并将它们组合成一个向量
W <- do.call(c, lapply(W_list, function(w) w$value))
W 现在与 Y 的长度相同并且包含以下值:
[1] 0.1626543 0.1763727 0.1908012 0.2059319 0.2217521
[6] 0.2382447
假设被积函数的 版本是正确的,您可以使用 mapply
和 sapply
的这种组合:
integrand <- function(t, y){
A1 <- 30*(y*30^(1/2)-t)^2
A2 <- (dnorm(t+30^(1/2))+dnorm(t-30^(1/2)))
return(pchisq(A1, 30)*A2)
}
res <- mapply(integrate, upper = y*30^(1/2), y = y, SIMPLIFY = FALSE,
MoreArgs = list(f = integrand, lower = 0))
sapply(res, `[[`, "value")
#R> [1] 0.1627 0.1764 0.1908 0.2059 0.2218 0.2382 0.2554 0.2732 0.2915 0.3104 0.3299 0.3498 0.3701 0.3908 0.4118 0.4330 0.4545 0.4761
#R> [19] 0.4977 0.5194 0.5410 0.5625 0.5838 0.6048 0.6256 0.6460 0.6660 0.6855 0.7045 0.7230 0.7409 0.7582 0.7748 0.7908 0.8061 0.8206
#R> [37] 0.8345 0.8477 0.8601 0.8718 0.8829 0.8932 0.9029 0.9119 0.9202 0.9280 0.9352 0.9417 0.9478 0.9534 0.9584 0.9630 0.9672 0.9710
#R> [55] 0.9744 0.9775 0.9802 0.9827 0.9849 0.9868 0.9886 0.9901 0.9914 0.9926 0.9937 0.9946 0.9954 0.9960 0.9966 0.9971 0.9976 0.9980
#R> [73] 0.9983 0.9986 0.9988 0.9990 0.9992 0.9993 0.9994 0.9995 0.9996 0.9997 0.9997 0.9998 0.9998 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999
#R> [91] 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
我有一个带有变化参数 (y) 的积分,如下所示。
y <- seq(1,2,0.01)
integrand_1 <- function(t){
A1 <- 30*(y*30^(1/2)-t)^2
A2 <- (dnorm(t+30^(1/2))+dnorm(t-30^(1/2)))
return(pchisq(A1, 30)*A2)
}
W <- integrate( f = integrand_1,
lower = 0,
upper = y*30^(1/2)
)
W <- W$value
W
但是,积分不允许序列参数导入它。
如何获取序列参数的结果,并使结果成为一个序列(W)?
非常感谢任何能提供解决方案的人。
要使其正常运行,我们需要对您的代码进行一些小改动。
- 我们知道
integrate
的第一个参数必须是数字。在您的示例中:t
。但是,我们还有y
,它也必须传递给函数。所以我们的新函数是:
integrand <- function(t, y) {
a1 <- 30 * (y * 30 ^ (1 / 2) - t) ^ 2
a2 <- (dnorm(t + 30 ^ (1 / 2)) + dnorm(t - 30 ^ (1 / 2)))
pchisq(a1, 30) * a2
}
由于我们不能传递向量进行积分,但仍需要对 y
的所有值进行计算,我将其包装在 lapply()
表达式中,这将 return一个列表,其中包含 Y
.
# Let's call the vector of Y values capital Y and elements of this lower-case y
Y <- seq(1, 2, 0.01)
# Use the lapply to evaluate the integral for each y
W_list <- lapply(Y, function(y) {
integrate(
f = integrand,
lower = 0,
upper = y * 30 ^ (1 / 2),
y = y # NOTE: This is where I pass the additional y argument to integrand inside integrate
)
})
最后,我们提取值并将它们组合成一个向量
W <- do.call(c, lapply(W_list, function(w) w$value))
W 现在与 Y 的长度相同并且包含以下值:
[1] 0.1626543 0.1763727 0.1908012 0.2059319 0.2217521
[6] 0.2382447
假设被积函数的 mapply
和 sapply
的这种组合:
integrand <- function(t, y){
A1 <- 30*(y*30^(1/2)-t)^2
A2 <- (dnorm(t+30^(1/2))+dnorm(t-30^(1/2)))
return(pchisq(A1, 30)*A2)
}
res <- mapply(integrate, upper = y*30^(1/2), y = y, SIMPLIFY = FALSE,
MoreArgs = list(f = integrand, lower = 0))
sapply(res, `[[`, "value")
#R> [1] 0.1627 0.1764 0.1908 0.2059 0.2218 0.2382 0.2554 0.2732 0.2915 0.3104 0.3299 0.3498 0.3701 0.3908 0.4118 0.4330 0.4545 0.4761
#R> [19] 0.4977 0.5194 0.5410 0.5625 0.5838 0.6048 0.6256 0.6460 0.6660 0.6855 0.7045 0.7230 0.7409 0.7582 0.7748 0.7908 0.8061 0.8206
#R> [37] 0.8345 0.8477 0.8601 0.8718 0.8829 0.8932 0.9029 0.9119 0.9202 0.9280 0.9352 0.9417 0.9478 0.9534 0.9584 0.9630 0.9672 0.9710
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#R> [91] 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000