piecewise

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は、私は次のために無名関数を使ってfunction_handleを作成したい： f(x,y) = 1, if 2 <= x <= 3 and y = 1, f(x,y) = 0, otherwise 私は私がちょうど考えていた：私はすることで、この機能を評価しようとすると f @(x,y) 1.*((x >= 2) && (x <= 3) & (y == 1)); ：f(ones(3,1

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MATLAB R2016A（SMTなし）でpiecewise関数を生成

r2016aをsymbolic mathツールボックスでpiecewiseなしで使用する。次のように作業することを望んでいますが、さまざまな方法で失敗しました。事前にお寄せいただきありがとうございます。機能： (3*x^2)/100 + 30 if x<22.3607 x^2/100 + 40 if 22.3607<=x<=109.5445 (3*x^2)/400 + 70 if x>

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Rでlmeに区分的混合モデルをコーディングするにはどうすればよいですか？

lmerを使用して区分的混合モデルを実行するためにthis exampleに続き、非常にうまく機能します。しかし、私はモデルをlmeに翻訳するのに問題があります。なぜなら、私は異分散を扱う必要があり、lmerにはその能力がありません。問題を再現するコードはhereです。質問に答える必要があると思われる場合は、コード内の実験デザインの詳細を含めました。ここでは、ブレークポイントなしのモデルです：

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predict.segmentedのエラー

セグメント化された回帰を使って予測をしようとしましたが、エラー "eval（expr、envir、enclos）のエラー：オブジェクト 'U1.Sepal.Width'が見つかりませんでした。私は間違って何をしていますか？ここではサンプルコードです： library("segmented") data("iris") breaks <- list(Sepal.Width =

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2次多項式と直線がブレークポイントで滑らかにつながる直線回帰

私は、x < xtに対して、x >= xtの場合、直線を持つように、1つのブレークポイントxtで区分線形回帰を適合させたい。 2つの部分は円滑に結合し、一次導関数の連続性はxtになります。どこa、b、cとxtを推定するためのパラメータです：として私は区分的回帰関数をパラメータ化している：ここでは、それがどのように見えるかもしれないものの絵です。このモデルを、調整されたR 2乗で全範囲にわたっ

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抽出パス係数

私はR（Lefcheck - https://cran.r-project.org/web/packages/piecewiseSEM/vignettes/piecewiseSEM.html）にpiecewiseSEMパッケージを使用して区分構造方程式モデルを構築しています私はすでにモデルセットを作成し、私はモデルを評価することができフィットするので、モデルそのものが機能します。また、データはモ

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インテグラ区分的関数MATLAB

私は、次のように定義された関数F統合しようとしています： function F x = -3:0.1:3; F = zeros(1, length(x)); for i = 1:length(x) if (1.4<= x(i)) && (x(i) <= 1.6) F(i) = x(i).^2; else F(i)

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matlab関数プロットが関数グラフを与えない

私はmosfetに類似したスイッチをモデリングしています。私は次のコードを書いて "x = 9：0.1：11"に対してプロットしました。 10はステップグラフを期待していたスレッショルドですが、それは単なる水平線です。 function ids = mosfet(vgs,vds) if vgs>=10 ids = vds/0.028; else ids

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piecewise関数とnumpyモジュールのsympy.lambdifyでのエラー

sympy 0.7.6では、両方のモジュール= 'sympy'とmodules = 'numpy'オプションの両方で次のコードに問題はありませんでした。今sympy v0.1デベロッパーで、モジュール=「numpyの」との評価がZeroDivisionErrorを上げる： import sympy x, y = sympy.symbols(['x', 'y']) expr = sympy.P

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psi = NAを維持しながらseg.control（）の引数を変更する

segmented()を使用して区分線形回帰モデルに適合しようとしているdatasetがあります。 psi = NAのままにしたかったのは、区分的なモデルを必要とするデータの「トランセクト」がいくつかあるからです。私はNAとしてpsiを残したい Error in segmented.lm(transect.lm, seg.Z = ~distance, psi = NA, control = seg