2016-10-17 14 views
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RのRiemann Sumsを使用してカーブの下のおおよその領域を見つける方法を教えてください。RのRiemann Sumsの計算方法?

私たちはRに役立つパッケージがないようです。

サンプルデータ:このデモは

MNo1 X1 Y1 MNo2 X2 Y2 
1 2981 -66287 1 595 -47797 
1 2981 -66287 1 595 -47797 
2 2973 -66087 2 541 -47597 
2 2973 -66087 2 541 -47597 
3 2963 -65887 3 485 -47397 
3 2963 -65887 3 485 -47397 
4 2952 -65687 4 430 -47197 
4 2952 -65687 4 430 -47197 
5 2942 -65486 5 375 -46998 
5 2942 -65486 5 375 -46998 
6 2935 -65286 6 322 -46798 
6 2935 -65286 6 322 -46798 
7 2932 -65086 7 270 -46598 
7 2932 -65086 7 270 -46598 
8 2936 -64886 8 222 -46398 
8 2936 -64886 8 222 -46398 
9 2948 -64685 9 176 -46198 
9 2948 -64685 9 176 -46198 
10 2968 -64485 10 135 -45999 
10 2968 -64485 10 135 -45999 
11 2998 -64284 11 97 -45799 
11 2998 -64284 11 97 -45799 
12 3035 -64084 12 65 -45599 
12 3035 -64084 12 65 -45599 
13 3077 -63883 13 37 -45399 
13 3077 -63883 13 37 -45399 
14 3122 -63683 14 14 -45199 
14 3122 -63683 14 14 -45199 
15 3168 -63482 15 -5 -44999 
15 3168 -63482 15 -5 -44999 
16 3212 -63282 16 -20 -44799 
16 3212 -63282 16 -20 -44799 
17 3250 -63081 17 -31 -44599 
17 3250 -63081 17 -31 -44599 
18 3280 -62881 18 -38 -44399 
18 3280 -62881 18 -38 -44399 
19 3301 -62680 19 -43 -44199 
19 3301 -62680 19 -43 -44199 
20 3313 -62480 20 -45 -43999 
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は見てみましょう'ボルスタッド'パッケージの 'シンテグラル'機能で – Acarbalacar

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この[discussion](https://chemicalstatistician.wordpress.com/2014/01/20/rectangular-integration-a-k-a-the-midpoint-rule/)はあなたを正しい方向に向けるかもしれません。 – Bhas

答えて

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チェック:

> library(zoo) 
> x <- 1:10 
> y <- -x^2 
> Result <- sum(diff(x[x]) * rollmean(y[x], 2)) 

> Result 
[1] -334.5 

チェックthis質問した後、私はパッケージから機能trapz()を見つけましたが、より効率的でpracma

> library(pracma) 
> Result.2 <- trapz(x, y) 
> Result.2 
[1] -334.5 
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ありがとう@XiaotaoLuo ....任意のアイデア、私が望むなら、どのようにこのデータの関数を生成することができます.Y = f(x)f(x)は上記のデータを使って生成された関数です。 –

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上記の2つのデータはありますか?Mno1とMno2を含みます。そして関数の生成は良い選択ではないと思います。変数Xのリストと応答値Yのリストが必要です。これを行うと、どの曲線の下でも近似面積を計算できます。 –

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@ XiaotaoLou ..はいいいえ。 MNo1とMno2はちょうど観測番号ですが、これらは重要ではありませんが、XとYのセットはあります。あなたの考えはよく感謝しています。しかし、私は関数を生成することができます。そのため、異なる日付のタイムスタンプにまたがって観測された他のすべての観測セットについて、その方程式を一般化することができます。 –