So definieren Sie eine stückweise Funktion im R

Möchte ich definieren Sie eine stückweise Funktion mit R, allerdings ist mein R-code schief geht. Jede Anregung ist willkommen.

x<-seq(-5, 5, by=0.01)
  for (x in -5:5){
  if (-0.326 < x < 0.652) fx<- 0.632
  else if (-1.793<x<-1.304) fx<- 0.454  
  else if (1.630<x<2.119) fx<-0.227  
  else fx<- 0 }

Es könnte sich lohnen zu klären, dass dieses Beispiel ist eine Schritt-Funktion, eine spezielle Klasse von stückweisen Funktionen. Für Schritt Funktionen, stepfun (erwähnt von @KenWIlliams) und approxfun beide funktionieren gut. approxfun beherbergt auch stückweise-lineare Funktionen (aber nicht allgemein stückweise Funktionen).

InformationsquelleAutor Frank Wang | 2012-01-09

Oder verwenden Sie ifelse.

fx <- ifelse(x > -0.326 & x <0.625, 0.632,
   ifelse(x > -1.793 & x < -1.304,  0.454,
   ifelse(x > 1.630 & x < 2.119, 0.227, 0)))

InformationsquelleAutor Roman Luštrik

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Versuchen Sie dies:
```
x <- seq(-5, 5, 0.01)
fx <- (x > -0.326 & x <0.625) * 0.632 +
      (x > -1.793 & x < -1.304) * 0.454 +
      (x > 1.630 & x < 2.119) * 0.227
plot(x, fx)
```
Schön. Angesichts Gabor Erfahrung, ich Wette, das wird schneller ausgeführt (für die große Anzahl von 'Segmenten'), als mein "switch" - Ansatz.

InformationsquelleAutor G. Grothendieck
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Ich bin ein wenig spät zur party, aber ich konnte nicht widerstehen, die Entsendung ein paar mehr Möglichkeiten, dies zu tun. Beide profitieren von R-Funktionen für das arbeiten mit Intervallen auf der reellen Achse.

Wenn Sie definieren Ihre Schnittpunkte und-Funktion Werte in den Vektoren cuts und vals etwa so:
```
cuts <- c( -Inf, -1.793, -1.304, -0.326, 0.625, 1.630, 2.119 )
vals <- c(    0,  0.454,      0,  0.632,     0, 0.227,     0 )
```
Dann können Sie findInterval effizient nachschlagen der Werte von x in Ihrem cutpoints:
```
fx <- vals[findInterval(x, c(-Inf, cuts))]
```
Wenn diese Funktion benötigt zu tun ausgefalleneren Sachen, als nur zu schauen, bis ein konstanter Wert ist, können Sie Ausdrücke oder Funktionen oder was auch immer Sie wollen in vals, evtl. mit einer list wenn Sie wollen.

Alternativ, da diese Funktion eine step-Funktion, die Sie verwenden können stepfun:
```
f <- stepfun(cuts[-1], vals)
fx <- f(x)
```
Dann können Sie auch das schöne Plotten Methoden der stepfun zu.

InformationsquelleAutor Ken Williams
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Vielleicht, wenn Sie Spalten die Bedingungen
```
if((-1.793<x) & (x < 0.652)) ...
```
EDIT: Das scheint nicht alles zu sein, hier ist ein anderer Ansatz:
```
x<-seq(-5, 5, by=0.01)
fx <- function(x) {
    res <- rep(0, length(x))
    res[(-0.326 < x) & (x < 0.652)] <- 0.632
    res[(-1.793<x) & (x < (-1.304))] <- 0.454  
    res[(1.630<x) & (x <2.119)] <- 0.227  
    return(res)
}
fx(x)
```
Danke für deine Antwort. Ich werde es versuchen.
Ihr Ansatz funktioniert. Großer Dank.
Seien Sie vorsichtig mit denen bitweise &. Es ist kein problem in diesem Fall aber besser stick mit &&, und ebenso || statt |.
Dies ist R, nicht c++ 🙂 . Es gibt einen Unterschied zwischen & und &&, aber weder ist ein bitweiser operator.
Danke, gut zu wissen! Ich denke, ich werde schauen, dass wieder auf. EDIT: Ah, ich sehe. Man vektorisiert, während die andere nicht.

InformationsquelleAutor Karsten W.

Aber auch eine andere Möglichkeit, diese Zeit mit cut.

regions <- c(-Inf, -1.793, -1.304, -0.326, 0.652, 1.63, 2.119, Inf)
group <- cut(x, regions)
f_values <- c(0, 0.454, 0, 0.632, 0, 0.227, 0)
(fx <- f_values[group])

danke. es ist sehr hilfreich.

InformationsquelleAutor Richie Cotton

Es sei denn, Sie haben unterschiedliche cutoff-Punkte, die ich benutzen würde switch . Hier ist ein Beispiel, w/Vereinfachtes cut-Werte.

xcuts<-1:10 #the values at which you change fx assignment
xx<- seq(1.5,10,5, by =10) #vector of fx values to be selected
switch(max(which(x>xcuts)), 
1= fx<-xx[1], 
2= fx<-xx[2], 
..."et cetera"... 
)