Как определить кусочную функцию в R

Question

Я хочу определить кусочную функцию, используя R, однако мой код R идет не так.Любые предложения приветствуются.

x<-seq(-5, 5, by=0.01)
  for (x in -5:5){
  if (-0.326 < x < 0.652) fx<- 0.632
  else if (-1.793<x<-1.304) fx<- 0.454  
  else if (1.630<x<2.119) fx<-0.227  
  else fx<- 0 }

Answer 1

Попробуйте это:

x <- seq(-5, 5, 0.01)
fx <- (x > -0.326 & x <0.625) * 0.632 +
      (x > -1.793 & x < -1.304) * 0.454 +
      (x > 1.630 & x < 2.119) * 0.227
plot(x, fx)

Answer 2

Или вы можете использовать ifelse.

fx <- ifelse(x > -0.326 & x <0.625, 0.632,
   ifelse(x > -1.793 & x < -1.304,  0.454,
   ifelse(x > 1.630 & x < 2.119, 0.227, 0)))

Answer 3

Я немного опоздал на вечеринку, но я не удержался и опубликовал еще пару способов сделать это. Оба используют возможности R для работы с интервалами на реальной линии.

Если вы определяете свои точки среза и значения функций в векторах cuts и vals следующим образом:

cuts <- c( -Inf, -1.793, -1.304, -0.326, 0.625, 1.630, 2.119 )
vals <- c(    0,  0.454,      0,  0.632,     0, 0.227,     0 )

Затем вы можете использовать findInterval для эффективного поиска значений x в ваших точках отсчета:

fx <- vals[findInterval(x, c(-Inf, cuts))]

Если этой функции нужно было заняться чем-то более сложным, чем просто искать постоянное значение, вы можете поместить выражения или функции или что угодно в vals, возможно, используя list, если хотите.

В качестве альтернативы, поскольку эта функция является пошаговой, вы можете использовать stepfun:

f <- stepfun(cuts[-1], vals)
fx <- f(x)

Тогда вы также можете использовать хорошие методы построения графиков stepfun.

Answer 4

Еще один вариант, на этот раз с использованием cut.

regions <- c(-Inf, -1.793, -1.304, -0.326, 0.652, 1.63, 2.119, Inf)
group <- cut(x, regions)
f_values <- c(0, 0.454, 0, 0.632, 0, 0.227, 0)
(fx <- f_values[group])

Answer 5

Может быть, если вы разделите условия

if((-1.793<x) & (x < 0.652)) ...

РЕДАКТИРОВАТЬ: Это не все, вот другой подход:

x<-seq(-5, 5, by=0.01)
fx <- function(x) {
    res <- rep(0, length(x))
    res[(-0.326 < x) & (x < 0.652)] <- 0.632
    res[(-1.793<x) & (x < (-1.304))] <- 0.454  
    res[(1.630<x) & (x <2.119)] <- 0.227  
    return(res)
}
fx(x)

Answer 6

Если у вас нет разных точек среза, я бы использовал switch.Вот пример с упрощенными значениями вырезания.

xcuts<-1:10 #the values at which you change fx assignment
xx<- seq(1.5,10,5, by =10) #vector of fx values to be selected
switch(max(which(x>xcuts)), 
1= fx<-xx[1], 
2= fx<-xx[2], 
..."et cetera"... 
) 

Цикл по x.