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r - R 新手，需要帮助编码功能和理解错误

问题描述

所以我正在上 R 的课程，而且我很难编写基本公式。

基本上我想做的是找到 3 个变量，但我不断收到错误。（为了方便演示，我附上了一张图片）

笔记：

d为自由度数，d=1,...,20

在此处输入图像描述 这是我的代码：

set.seed(29)
library(ISLR)
library(splines)


#### ETAPE 1 
x <- runif(1000,min=0,max=10)
lambda=(2*x)+(0.2*x*sin(x))
y <- rpois(1000,lambda)

J <- data.frame(x=x, y=y)
plot(x,y,cex=0.4)


### ETAPE 2 

ajust <- matrix(NA,20,1000)

for(i in (1:20)) {
  smoothing=lm(y~ns(x=x,df=i),data=J)
  ajust[i,]=predict(smoothing)
}

fd=function(d) {return(smoothing[d])}

for(i in (1:20)) {
  lines(x,ajust[i,],col=i)
}

lines(x,lambda,col='black')

for(i in (1:20)) {
  d1<- (1/1000)*sum((y-ajust[i,])**2)
}

### Calcul de D2

Mean=lambda

for (d in (1:20)){
  W=(Mean-fd(x))**2
  d2=sum(W)/1000

}

它一直有效，直到“calcul de D2”出现“二进制运算符的非数字参数”错误。而且我不明白如何使它工作。我知道我的问题可能看起来有点模糊，所以如果有不清楚的地方，请随时告诉我。

标签： rfunctionloopssmoothing

解决方案

代码中的错误是您的fd(x)函数调用返回一个列表。正如错误所说，这不是数字。

我们没有关于 f(d) 应该是什么的信息（它没有在图片或问题中定义），但似乎解决方案是从fd(x)你想要从Mean.

例如：

for (d in (1:20)){
  W=(Mean-fd(x)$fitted.values)**2
  d2=sum(W)/1000

}

更新

我从图片中的方程式中看到了您关于“D3”的后续评论/问题。我有点不确定，因为我没有教科书/上下文来确定符号（X 没有正式定义，我也不得不相信图片中的 Y =Mean基于代码的代码你是如何使用它的）。这是我最好的猜测，基于这种情况：

# The equation for d3 is the expected value of (Y-fd(X))^2.
#
# I don't know the context of this, but I see the definition of d1 and d2.
#
# D1 = for(i in (1:20)) {
#  d1<- (1/1000)*sum((y-ajust[i,])**2)
# }
d1 # [1] 10.04203
#
# D2 = for (d in (1:20)){
# W=(Mean-fd(x)$fitted.values)**2
# d2=sum(W)/1000
# }
# 
d2 # [1] 0.2024568
#
# Based on that, Y = Mean, y = y, x=x, i=i, N=1000
#                W = (Y - fd(xi))^2
# I presume X = vectorized xi
# 
# So, D3 =


D3 = (Mean  - fd(x)$fitted.values)^2

#Since it's an expected value, I presume we take the mean

D3 = mean(D3)

我可能猜错的地方可能是 X。图中方程中的 X 看起来像所有x[i] 的向量。但是 的每个元素x都是一个x[i] 所以x已经是它的向量表示。

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