apply 很容易，但这对我来说是一个简而言之:
在多参数回归中，优化器用于找到参数函数的最佳拟合，例如 x1,x2 数据。通常，如果优化器尝试优化转换后的参数(例如，使用诸如 DEoptim、nls.lm 之类的 R 优化器)，并且特定于函数的优化器会更快
根据我的经验，对来自一个参数函数的不同参数进行不同变换会更好。
我希望将 x.trans (c.f. below) 中的不同函数应用于 x.val 中不同但在其位置对应的元素:
一个可以使用的模拟示例。
#initialise
x.val <- rep(100,5); EDIT: ignore this part ==> names(x.val) <- x.names
x.select <- c(1,0,0,1,1)
x.trans <- c(log10(x),exp(x),log10(x),x^2,1/x)
#select required elements, and corresponding names
x.val = subset(x.val, x.select == 1)
x.trans = subset(x.trans, x.select == 1)
# How I tried: apply function in x.trans[i] to x.val[i]
...
有任何想法吗？ (我尝试过 apply 和 sapply 但无法获取存储在 x.trans 中的函数)
最佳答案
您必须改用它:
x.trans <- c(log10,exp,log10,function(x)x^2,function(x)1/x)
然后这个:
mapply(function(f, x) f(x), x.trans, x.val)
关于r - 对 R 中向量的不同元素应用不同的函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17490297/