функция Loop через набор данных во время оптимизации

Question

У меня есть следующие данные:

data_ex <- structure(list(ID = c(493L, 493L, 493L, 493L, 493L, 493L, 493L, 
493L, 494L, 494L, 494L, 494L, 494L, 494L, 494L), value.y = c(1.403198175, 
1.403198175, 1.403198175, 1.403198175, 1.403198175, 1.403198175, 
1.403198175, 1.403198175, 1.540408028, 1.540408028, 1.540408028, 
1.540408028, 1.540408028, 1.540408028, 1.540408028), Sensor = structure(c(1L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("Sat1", 
"Sat2"), class = "factor"), Date = structure(c(3L, 1L, 2L, 1L, 
2L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 5L, 2L, 1L, 1L, 5L), .Label = c("10-Jul", 
"2-Jul", "30-Jun", "4-Jul", "9-Jul"), class = "factor"), variable = structure(c(1L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("A", 
"B"), class = "factor"), value.x = c(0.514018, 1.250407631, 1.349420084, 
0.629876797, 0.666055046, 1.434158327, 0.952216, 0.695925622, 
0.667056075, 0.964285, 1.173076, 1.265919252, 0.658852868, 1.329348307, 
0.60396)), .Names = c("ID", "value.y", "Sensor", "Date", "variable", 
"value.x"), row.names = c(1L, 3L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 
12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L), class = "data.frame") 

Для оптимизации, используя следующий код:

##Function to optimize 
TestCalc <- function(p, x, y) { 
    x <- data_ex$value.x 
    y <- data_ex$value.y 
    sum((y - abs(log(1 - ((x - p[1])/(p[2] - p[1])))/0.5))^2) 
} 

## Set limits for optimization 
p <- c(1,1) 
lower <- -3*p 
upper <- 6 + lower 

## Optimize 
library(dfoptim) 
opt = nmkb(p, TestCalc, lower=lower, upper=upper) 

Я бы предпочел, чтобы перебрать весь набор данных для сравнения эффектов оптимизации с использованием разных факторов. Что-то вроде этого:

data_optimize <- ddply(data_ex, .(Sensor, Date, variable), summarize, opt = nmkb(p, LAICalc, lower=lower, upper=upper)) 

Как переместить х и у из функции, так что они будут работать должным образом в ddply? Или есть лучший метод?

Answer 1

Не использовать summarize. Вы должны использовать ... передать аргументы лучше определить testCalc

TestCalc <- function(p, x, y) { 
    sum((y - abs(log(1 - ((x - p[1])/(p[2] - p[1])))/0.5))^2) 
} 

Следующий вопрос, если вы хотите, чтобы сохранить все результаты из nmkb, или только значения В параметре

data_optimize <- ddply(data_ex, .(Sensor, Date, variable), function(x) { 
    opt = nmkb(p, TestCalc, lower=lower, upper=upper, x=x$value.x, y= x$value.y)$par 
    names(opt) <- c('p1','p2') 
    opt}) 
## There were 14 warnings (use warnings() to see them) 
## You need think about these 

data_optimize 
# Sensor Date variable   p1  p2 
# 1 Sat1 30-Jun  A 1.55932192 2.587030 
# 2 Sat1 30-Jun  B 0.76645625 1.134881 
# 3 Sat1 9-Jul  A 1.76999701 2.774562 
# 4 Sat1 9-Jul  B -0.93056697 2.985854 
# 5 Sat2 10-Jul  A 0.18469300 1.067717 
# 6 Sat2 10-Jul  B 0.03787765 2.442937 
# 7 Sat2 2-Jul  A -1.17711009 2.478547 
# 8 Sat2 2-Jul  B -0.53059895 2.999981 
# 9 Sat2 4-Jul  A -1.84008670 2.999541 
# 10 Sat2 4-Jul  B -0.08772934 2.931071