問題タブ [piecewise]

3 つの共変量 (X、Y、Z) と 2 つのブレークポイントを持つ変数 V のブレークポイントを推定しようとしています。

応答変数 V = aX + bY + cZ + d

(a,b,c,d) が (0.6,0.2,0.8,0.15)、(1.6,1.2,1.8,1.15)、(3,5,4,2.5) の 3 セットの値を持つデータをシミュレートします。

セグメント化されたパッケージを使用して係数を推定しましたが、次のエラーが発生しました。

ここにデータを含む私のコードがあります

そして、これは出力です：

psi とコントロールを正しく設定していますか? どんな助けでも大歓迎です。

Numpy Array に Piecewise 関数を適用する効率的な (速度の) 方法は何ですか?

たとえば、ピースワイズ関数は次のようになります

これが私がしたことです。

小さい配列、大きい配列、多くの関数などを処理する効率的な方法はありますか? 私の懸念は、ラムダ関数が使用されていることです。これらが Numpy に最適化されているかどうかはわかりません。

これは、区分関数のプロットを取得するために使用した1つの方法ですf。コマンドを使用ifelseして f(x) のプロットを取得する方法は?

私は、より複雑な状況でいくつかの方程式を解くことに取り組んできました。ただし、次の簡単な例を通して私の質問を説明したいと思います。

次の 2 つの関数を検討してください。

次の方程式を解きたい: f1(x)=f2(x)。私が使用したコードは次のとおりです。

そして、次のエラーが発生しました。

はシンボリック変数であるため、エラーはわかっているため、区分関数で比較xできませんでした。x0f2(x)

これを修正して方程式を解く方法はありますか？

私は R で実行しているスリーピースの線形回帰モデルを持っており、大規模な母集団で年齢を超えた体重をモデル化しています。私のデータセットは hdata と呼ばれます。ブレーク ポイントのすべての組み合わせを実行する反復手順を通じて、最小の残差二乗誤差モデルに関連付けられた 2 つのブレークポイントを見つけました。2 つのブレークポイントが指定された区分回帰のコードは次のとおりです。

私が見たとき：

次の出力が得られます。

これらの推定値から、モデルに関連付けられた 3 つの切片と 3 つの勾配を計算したいのですが、その方法がわかりません。簡単にするために、(Intercept) Est1 に関連付けられた推定値、hdata$age に関連付けられた推定値を Est2、というように Est7 まで呼び出します。最初の切片は Est1 + Est3 で、最初の勾配は Est2 + Est6 である必要があると思いますが、それについては間違っている可能性があり、他の切片と勾配を計算する方法はまだわかりません。どんな助けでも大歓迎です。

私はいくつかの数値解析を行っています。これにより、一連の python リストの形式があります

これらを x_0 と x_1 の間のドメインにマップされた関数に変換したいので、データの分析に使用している高次関数に関数オブジェクトを渡すことができます。(指定されたドメインの外では、関数はゼロになるように選択されます)。生成された関数は、私の目的のために連続的である必要があり、現時点では、断片的な線形関数を返すだけです。

以下の複雑な解決策を思いつきましたが、数行でこれを行うより良い方法があるに違いありません??

上図の通り。この図は、テキスト ファイルのデータ ポイントから生成されます。私の質問は、グラフがジャンプした場合、どの2点でも線を削除するにはどうすればよいですか? （私の写真では、グラフがx〜260でジャンプしていることがわかります）

私の目的は、このグラフを区分関数のように見せたいだけであり、グラフの中央の線がジャンプするために接続されるべきではないことに注意してください。