uniform<-function(beta,x,y,h){
x1<-cbind(rep(1,n),x)
u<-y*x1%*%cbind(beta)
mean(((((1-u)^2)/(4*h))+h/4)*(abs((1-u)/h)<=1)+
abs((1-u)/2)*(abs((1-u)/h)>1)+(1-u)/2)
}
怎么将这个代码对beta进行求导
uniform<-function(beta,x,y,h){
x1<-cbind(rep(1,n),x)
u<-y*x1%*%cbind(beta)
mean(((((1-u)^2)/(4*h))+h/4)*(abs((1-u)/h)<=1)+
abs((1-u)/2)*(abs((1-u)/h)>1)+(1-u)/2)
}
怎么将这个代码对beta进行求导
该回答引用ChatGPT
要对 beta 进行求导,可以使用 R 中的 grad 函数。grad 函数可以计算一个多元函数的梯度向量,其中每个变量都有一个偏导数。
以下是如何将 uniform 函数对 beta 求导的代码:
uniform_grad <- function(beta, x, y, h) {
x1 <- cbind(rep(1, n), x)
u <- y * x1 %*% cbind(beta)
# 定义 f(beta) 函数,其中 u 是 beta 的函数
f <- function(u) {
(((1 - u) ^ 2) / (4 * h) + h / 4) * (abs((1 - u) / h) <= 1) + abs((1 - u) / 2) * (abs((1 - u) / h) > 1) + (1 - u) / 2
}
# 使用 grad 函数计算梯度
grad(f, u) %*% t(y * x1)
}
注意,我们首先定义了一个将 beta 转换为 u 的函数 u <- y * x1 %*% cbind(beta)。接下来,我们定义了一个函数 f,其中 u 是 beta 的函数。最后,我们使用 grad 函数计算 f 对 u 的梯度,并将其与 y * x1 矩阵的转置相乘,以获得 f 对 beta 的梯度向量。
请注意,这里的代码假设 n 已定义为样本数。如果没有定义 n,则需要相应地修改代码。