这是我的 R 代码,用于计算每个案例的 beta 值,非常简单。
data =data.frame(
"t" = seq(0, 1, 0.001)
)
B3t <- function(t){
t**3 - 1.6*t**2 +0.76*t+1
}
B2t <- function(t){
ifelse(t >= 0 & t < 0.342,
((t-0.5)^2-0.025),
ifelse( data$t >= 0.342 & data$t <= 0.658,
0,
ifelse(t > 0.658 & t <= 1,
(-(t-0.5)^2+0.025),
0
)))
}
B1t <- function(t){
0
}
X1t <- function(t){
a0 = rnorm(1)
a1 = rnorm(1)
a2 = rnorm(1)
a3 = rnorm(1)
return(a0 + a1*t + a2*(t^2) + a3*(t^3))
}
X2t <- function(t){
a0 = rnorm(1)
a1 = rnorm(1)
a2 = rnorm(1)
a3 = rnorm(1)
a4 = rnorm(1)
return(a0 + a1 * sin(2*pi*t) + a2 * cos(2*pi*t) + a3 * sin(4*pi*t) + a4 * cos(4*pi*t))
}
现在我想计算误差项。
我有一个问题: 有人能帮我回答这个问题吗?
- 如何解决双重积分以计算误差项。
我知道在r中有函数可以使用integrate
,但我不确定如何在这里实现它。
我正在尝试解决下面提到的函数数据分析问题:
我不知道如何找到方差以找到误差项,其遵循正态分布N(0,方差)。
rnorm()
生成标准正态分布。此外,integral
函数适用于函数和限制条件。你不需要计算函数的值,只需定义它:B3t <- function(t) (t**3 - 1.6*t**2 +0.76*t+1 )
。然后从 0 到 1 对B3t
进行单次积分,结果为integrate(B3t,0,1)$value
。 - Rohits
是什么吗?它和t
一样吗? - Stupid_Intern