Question

我正在尝试用R将混合高斯分布的密度写为任意幂b。当前，我有两种有效的方法，但是如果可以避免for循环，我更喜欢。

dnorm_mix_tempered_unnorm <- function(x, w, m, s, b) {
  value <- 0
  for (i in 1:length(w)) {value <- value + w[i]*dnorm(x, mean = m[i], sd = s[i])}
  value <- value^(b)
  return(value)
}

或者，我可以向量化它以避免for循环：

dnorm_mix_tempered_unnorm <- function(x, w, m, s, b) {
  return(sum(w*dnorm(x, mean = m, sd = s))^b)
}

这两个都给出相同的结果，但是第二个效率更高，因为它是矢量化的。但是我接下来需要对此进行标准化，以使密度积分为1，我可以使用：

 dnorm_mix_tempered <- function(x, weights, means, sds, beta) {
  norm_constant <- integrate(function(x) dnorm_mix_tempered_unnorm(x, w = weights, 
                             m = means, s = sds, b = 1/beta), lower = -Inf, 
                             upper = Inf)$value
  value <- dnorm_mix_tempered_unnorm(x, w = weights, m = means, s = sds, b = 1/beta) 
           / norm_constant
  return(value)
}

如果我使用for循环定义dnorm_mix_tempered_unnorm，则可以正常工作，并且可以使用curve（）绘制密度。但是，如果我使用向量化定义dnorm_mix_tempered_unnorm，则会收到以下错误：

 Error in integrate(function(x) dnorm_mix_tempered_unnorm(x, w = weights,  : 
  evaluation of function gave a result of wrong length

有人在我进行向量化并尝试集成时知道发生了什么吗？

预先感谢， R。

Answer 1

可能的选项是

PHP_EOL

但是我认为这与您的第一个建议非常相似。

混合高斯分布的矢量化和R中的积分/绘图

1 个答案: