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区分定数の目的関数を持つ R を使用して最小化問題を解きたいと思います。アイデアは、(整数) 決定変数xの値が小さいほど、値が大きい場合よりもペナルティ コストが高くなるということです。いくつかの制約を考慮して、総ペナルティ コストを最小限に抑えたいと考えています。

したがって、私のプログラムは次のようになります。

P ( x )はベクトルxのすべての要素の合計です。ライブラリの関数と組み合わせて使用​​できないことはわかっています。ただし、非常に多くの追加変数を指定せずにこれを行う方法を見つけることはできません。さらに、広範なインターネット検索では、役立つアイデアは何も得られませんでした。lp()linprog

この関数Pがどのように見えるかの例を挙げましょう

これは次のように読む必要があります。x1=2の場合、11 のペナルティ コストが発生します。x6=4の場合、13 のペナルティ コストが発生します。つまり、 に対してx=c(2, ..., 4)、それがP=c(11, ..., 13)あり、総ペナルティ コスト (目的値) はsum(11, ..., 13)です。

私の行列A (完全にユニモジュラーです) とベクトルbは次のようになります。

A <- matrix(c(1,0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1),nrow=6) b <- c(4,5,1,5,2,4).

だから、私の質問は：

Rを使用して区分定数目的関数の最小値を見つけるにはどうすればよいですか?

図に示すように、負の勾配と正の勾配を持つコードで提供されたデータがあります。

この投稿で適用されたコードを使用して2 つの異なるレジームで構成されたデータの曲線をフィットさせて、このコードを作成しました。正または負の同じ勾配で機能しますが、一方が正で他方が負の場合、線を適切に合わせることができません。

出力

さまざまな斜面の場合:

同じ勾配の場合、両方とも負です (正の勾配でも問題なく動作します):

2 つの質問があります。

1. Pythonでそのような場合に区分線形フィットを適用する方法は?
2. それを 3 つ以上のレジームに拡張するにはどうすればよいですか?

回帰直線の後半がslope = 0. hereのように、区分線形回帰を実行する方法の例があります。私が抱えている問題は、モデルの半分の傾きを 0 に修正する方法がはっきりしないことです。

私は試した

はkブレークポイントですが、右側のセグメントはフラット/水平ではありません。

2 番目のセグメントの勾配を 0 に制限したい。

しかし、繰り返しになりますが、後半の勾配をゼロにする方法がわかりません。

どんな助けでも大歓迎です。

私自身の解決策

以下のコメントのおかげで解決策があります。最適化してフィットをプロットするために使用するコードは次のとおりです。

複数のデータセットから派生した区分多項式を追加する必要があります。補間せずに区分多項式を足し合わせる簡単な方法はありますか? つまり、PP1 と PP2 が与えられた場合、PP3 を生成する方法はありますか (PP3 は区分多項式のままです)。例えば..

tnewしかし、明示的に指定する代わりに、pp3効果的にpp1+である新しい区分多項式が必要ですpp2。

scipy.interpolate.UnivariateSplineが次数 k<=5 で実行されることを示す scipy のドキュメントにもかかわらず、ボンネットの下には次数 >=1 に対する追加の制約があります。Numpy/Scipy で 0 度スプラインまたは区分定数補間を実現する方法を知っている人はいますか?

セグメント化されたパッケージを使用して、かなりの数の予測子を持つ有馬回帰モデルを構築しています。しかし、モデル予測ステップでは常に次のエラーが表示されます。

私のコードは以下です。Y_c は予測子です。X_c は予測子の大きな行列であり、X_v は本質的に同じ行列ですが、検証期間にあります。X_c の予測子の 1 つは TP で、2 つのブレークポイントがあります。データを添付したくないので、孤立変数を使用しましたが、推定は問題ないようです。

しかし、最後のステップでエラーが発生します。

実際のデータで何が間違っていたのかわかりませんでした。ダミーデータでのテストは問題ありませんでした。

これは本当にイライラします。誰かが助けを与えることができれば、それは大歓迎です！

approx 関数を使用して線形補間できることを理解しています。ただし、ポイントのペアを区分的に線形補間する方法はどこにも見つかりませんでした。たとえば、x<-c(1,4,3,2) y<-c(4,3,2,1) とします。

誰でも答えてもらえますか？事前にどうもありがとう

次のような区分関数を定義しました。

しかし、それは常に私に0を返します

くだらない質問で申し訳ありませんが、本当に困っています！davies.testブレークポイントが 1 つの区分線形回帰があり、パッケージ内で勾配の有意差をテストしたいと思いますsegmented。

デービス検定で正しいのはどれ？

また