R中的积分：找到捕捉

好吧，这让我难堪了三天多，在离解决方案还差一步之后，我要在这里碰碰运气

在过去，我为一个特定的排序数据集编写了一些代码，如下所示：

n <- length(data)
maxobs <- max(data)
minobs <- min(data)
FG <- function(m=NULL, h = NULL){
    n<- length(data) #Number of observations
    if (m<minobs){FG = 0} else { 
        if (m >maxobs){FG = 1} else {
                    FG = sum(pnorm((m - data)/h)-pnorm((minobs-data)/h))/sum(pnorm((maxobs - data)/h)-pnorm((minobs-data)/h))   
    }}
    return(FG)
}

f<- function(m,h){
    f<- FG(m,h)^n
    return(f)
}

##Integration
max <- NULL
delta<- function(h,max=maxobs){
    delta <- integrate(Vectorize(f), minobs, max, h)$value
    return (delta)
}

但是，现在我尝试对每个已排序的数据集进行概括，所以我所做的是（要明确的是：在执行所有这些函数之前，数据集x已排序）

这对我来说毫无意义。相同的函数，相同的数据集，但现在使用了错误的值。我做错了什么

任何帮助都将不胜感激

编辑： 在仔细查看矢量化函数和集成函数后，我现在将我的增量函数编辑为：

delta<- function(x,h,maxu= max(x)){
minobs <- min(x)
  delta <- integrate(Vectorize(f, vectorize.args= c("m","h")), minobs, maxu, h)$value
  return (delta)
}

---

delta这里的主要问题是
integrate
希望您将要积分的变量作为第一个参数。在第一组代码中，您正在对
m
进行积分。在第二组中，您试图通过
x
进行积分

最短的编辑是生成一个helper函数，以将参数按必要的顺序放置在
集成中
：

delta<- function(x,h,maxu= max(x)){
  minobs <- min(x)
  g <- function(m) f(x,m,h)
  return( integrate(Vectorize(g), minobs, maxu)$value )
}

我相信您第二个错误的来源是由于尝试在
h
上进行矢量化，而您实际上只想在
m
上进行矢量化。上面的helper函数方法也消除了这个问题，它只公开了您希望集成的变量

请注意，我无法说出您在这里真正想要做什么，但我还将提供此重写，它应该与您的实现等效，但可能更容易遵循：

FG <- function(m, x, h) {
  n <- length(x)
  d <- function(t) pnorm((t-x)/h)

  if(m < x[1]) return(0)
  if(m > x[n]) return(1)

  return( sum(d(m)-d(x[1]))/sum(d(x[n])-d(x[1])) )
}

f<- function(m, x, h){
  n <- length(x)
  mapply(function(m) FG(m,x,h)^n, m)
}

delta<- function(x, h, lb=x[1], ub=x[length(x)]) {
  return( integrate(f, lb, ub, x, h)$value )
}

FG
delta<- function(x,h,maxu= max(x)){
minobs <- min(x)
  delta <- integrate(Vectorize(f, vectorize.args= c("m","h")), minobs, maxu, h)$value
  return (delta)
}

delta<- function(x,h,maxu= max(x)){
  minobs <- min(x)
  g <- function(m) f(x,m,h)
  return( integrate(Vectorize(g), minobs, maxu)$value )
}

delta(data,0.1)
# [1] 0.6300001

FG <- function(m, x, h) {
  n <- length(x)
  d <- function(t) pnorm((t-x)/h)

  if(m < x[1]) return(0)
  if(m > x[n]) return(1)

  return( sum(d(m)-d(x[1]))/sum(d(x[n])-d(x[1])) )
}

f<- function(m, x, h){
  n <- length(x)
  mapply(function(m) FG(m,x,h)^n, m)
}

delta<- function(x, h, lb=x[1], ub=x[length(x)]) {
  return( integrate(f, lb, ub, x, h)$value )
}