Я работаю над небольшим проектом, чтобы помочь мне выучить R. Я пытаюсь использовать теорию принятия решений, чтобы оценить, когда мне следует уйти на работу / в класс.У меня уже есть (непрерывная) апостериорная функция плотности вероятности за то время, которое у меня уходит на работу, которую я назвал «posteriortimetoBPS».Я также определил функцию потерь, которая сообщает мне, насколько это плохо, если я опаздываю / рано ((a-theta) равно тому, сколько минут я прохожу перед уроком):
# theta = time it takes to get from home->work
# a = how many minutes before work I leave
loss = function(theta,d)
{
ifelse(a<theta,(a-theta)+33,
ifelse((a-theta)>-2,(a-theta),(-a+theta)-2)
)
}
Википедияговорит мне, что правильный способ сделать это - это уравнение (к сожалению, я не могу воспроизвести синтаксис , который использует википедия , потому что у меня недостаточно репутационных баллов для публикации изображений) (где пи * - задний):
p (ᴨ *, Θ) = ∫ Θ L (Θ, a) dᴨ * (Θ)
Последним математическим классом, который я выбрал, было исчисление 2,так что я не совсем понимаю ни эту запись, ни то, как ее преобразовать в код.большинство интегралов, которые я видел, заканчивались чем-то вроде «dx» или «dy», я не знаю, как его кодировать, чтобы он интегрировался относительно функции.Я понимаю, что функция «интегрировать» интегрируется по отношению к первому оператору в интегрируемой функции. Итак, как мне это сделать?
конечные результаты должны выглядеть примерно так, но я уверен, что я »m даже близко:
estimatedloss = function(posteriortimetoBPS,a)
integrate(
loss(theta,a),
0,
Inf
)
Кроме того, я почти уверен, что мне нужно принять ожидание p (pi *, a), чтобы получить предполагаемый убыток p (a), но я не уверен