問題タブ [piecewise]

2 つの区分線形曲線 c1 と c2 があり、c1 と c2 の小さい部分である新しい区分線形曲線 c3 が必要です。

c3を取得するためのきちんとしたアルゴリズムはありますか?

彼らのポイントは次のとおりです。

私はファジー システムのコースを受講しており、コンピューターでメモを取っています。これは、コンピューターで時々グラフを描かなければならないことを意味します。これらのグラフは非常に明確に定義されているため、グラフをプロットするnumpyのは良い考えだと思います (私は LaTeX でメモを取り、Python シェルで非常に高速なので、これでうまくいくと思います)。

ファジー メンバーシップ関数のグラフは、次のように非常に区分的です。

これをプロットするために、次のコードを a に試してみましたnumpy.piecewise(不可解なエラーが発生します)。

この時点で、この関数をプロットする方法についてかなり混乱しています。エラーメッセージがよくわかりません。これが、これをデバッグする私の努力をさらに妨げています。

最終的に、私はこの関数をプロットして EPS ファイルにエクスポートすることを検討しているので、それらの行に沿って助けていただければ幸いです。

入力のnumpy配列を操作できる、任意の数の間隔と関数を使用して区分関数を構築する必要があります。

以下のコードのスニペットに例示されているように、for ループとインジケーター配列を使用してそれを行うことができますが、それを行うためのより Pythonic な方法はありますか?

numpy.piecewise を使用しようとしましたが、私が知る限り、ソース コードでセグメントと関数の数を静的に定義する必要があります。

区分的混合効果モデルからの要約出力を理解しようとしており、いくつかの洞察を使用できます。具体的には、ブレークポイントの左右の線の回帰切片と勾配を取得する方法を知りたいです。私が理解していることから、以下の出力に示されている切片は、ブレークポイントの左側の回帰直線に対するものであり、I(Days * (Days < 6.07)) に与えられた値はその直線の傾きです。ただし、I(Days * (Days >= 6.07)) は、ブレークポイントの右側の行の勾配ではなく、2 つの勾配の差でもないと思います。

前のスレッドからブレークポイントを引き出しました: https://stats.stackexchange.com/questions/19772/estimating-the-break-point-in-a-broken-stick-piecewise-linear-model-with-rando

ランダム効果を削除して単純化しようとしました: I() が lm モデルに含まれている場合、勾配/切片は上記の混合モデルに非常に似ており、まだ混乱しています。

mod_lm<-lm(Reaction ~ I(Days*(Days < 6.07)) + I(Days*(Days>= 6.07)), data = sleepstudy) summary(mod_lm)

ただし、I() が lm 式から削除されると、出力が理解でき、結果が理にかなっています。

mod_lm<-lm(反応 ~ 日*(日 < 6.07) + 日*(日>= 6.07), データ = sleepstudy) 要約(mod_lm)

I() 項が lmer 式から削除されると、lmer は実行されません。

I() がモデル予測子で使用されている場合に lmer() 出力を解釈する方法を誰かに教えてもらえますか、またはモデル予測子で I() なしで lmer() モデルを実行する方法を教えてもらえますか?

R ヘルプ ページでこれに関する情報を見つけることができなかったので、利用可能なガイダンスに感謝します!

ありがとうございました。

np.piecewiseブロードキャスト エラーが原因で、多次元プロットの作業を行うのに苦労しています。

これを回避する方法はありますか？

単純化された実行可能スクリプトにあるものは次のとおりです。

エラーが発生します：