在R中求和

我试图计算一个估值器的MISE，为此我需要做以下积分：

(fp(x) - f(x))^2 where f(x) is exp(-x) and fp(x) is : sum_{i}^n { (1/n)*((K((x - X[i])/h))/h) }

这里的问题是X是一个矩阵，我不知道如何积分这个和。 我试过这个：

  Kgauss <- function(u) dnorm(u)  #Gaussian kernel  
  func = function(x, n, h, X){ ((1/n) * sum(Kgauss((x-X[0:n])/h)/h) - exp(-x))^2 } # h, n are constants
  vfunc = Vectorize(func)
  integrate(vfunc, n = 3, K = Kgauss, h = 0.25, X = rexp(3), lower = 0,  Inf)

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Kgauss您可以在
func
之外定义n、h和K，然后将
x
作为唯一参数：

n = 3;  h = 0.25; X = rexp(3)
func = function(x){ ((1/n) * sum(dnorm((x-X[0:n])/h)/h) - exp(-x))^2 } 
vfunc = function(x) { sapply(x, func)}
integrate(vfunc,  lower = 0, Inf)
# 0.2070893 with absolute error < 1.7e-05

n=3；h=0.25；X=rexp（3）
func=函数（x）{（（1/n）*和（dnorm（（x-x[0:n]）/h）/h）-exp（-x））^2}
vfunc=函数（x）{sapply（x，func）}
集成（vfunc，下限=0，Inf）
#0.2070893，绝对误差<1.7e-05

（我不确定您是否需要对
func
进行矢量化。它已经使用矢量化函数构建了。）
您的问题陈述没有将
X
定义为对象。在这种情况下，我认为直接的问题是
Vectorize
（又称
mapply
）正在尝试索引Kguass函数。不清楚为什么不将该函数构建到
func
中。我只是在参数中添加了X（在这里也进行了编辑），但它仍然给出了完全相同的错误。将该函数构建到func中是什么意思？如果你说的是Kgauss，这是因为我在代码中的多个地方使用了Kgauss，所以我只是把它作为一个参数，但我想我可以在函数中使用它。