применяются легко, но это скорлупа для меня, чтобы взломать:применять различные функции для различных элементов вектора в R
В мульти-параметрической регрессии, оптимизаторы используются, чтобы найти наиболее подходящие параметрическую функцию сказать x1, x2 Данные. Часто и специфические функции оптимизаторы могут быть быстрее, если они пытаются оптимизировать преобразованные параметры (например, с помощью R-оптимизаторов, таких как DEoptim, nls.lm) Из опыта, который я знаю, что различные преобразования для разных параметров из одной параметрической функции еще лучше.
Я хотел бы использовать различные функции в x.trans (C.F. ниже), чтобы разные, но в их положении, соответствующем элементам в x.val:
Макет пример для работы с.
#initialise
x.val <- rep(100,5); EDIT: ignore this part ==> names(x.val) <- x.names
x.select <- c(1,0,0,1,1)
x.trans <- c(log10(x),exp(x),log10(x),x^2,1/x)
#select required elements, and corresponding names
x.val = subset(x.val, x.select == 1)
x.trans = subset(x.trans, x.select == 1)
# How I tried: apply function in x.trans[i] to x.val[i]
...
Любые идеи? (Я попытался с применить и sapply, но не могут получить на функции, хранящиеся в x.trans)
В пример действительно не работает, поскольку x.trans должна быть функцией, насколько я могу понять? –
Ваш пример не готов к запуску. Где 'x' и' x.names'? Правильно ли я вас понимаю? Вы хотите разбить 'x.val' на группы и применять разные функции для каждой группы? –
@MatthewPlourde Afaik он хочет применить 1-ю функцию к 1-му элементу, 2-й функции ко второму элементу и т. Д., При условии предыдущего выбора. Поэтому, вероятно, необходим список функций. –