用r写一个函数,通过比较huber函数和y=x^2函数的值,估计huber函数的阈值
时间: 2024-05-05 12:15:40 浏览: 21
以下是一个简单的示例代码,该函数可以估计Huber函数的阈值:
```r
est_huber_threshold <- function(x, y, delta=1.345) {
# 计算y=x^2函数的值
y_squared <- x^2
# 计算Huber函数的值
huber <- ifelse(abs(y) <= delta, y_squared/2, delta*(abs(y)-delta/2))
# 求y=x^2函数和Huber函数的误差平方和
error_sum <- sum((y_squared - huber)^2)
# 估计Huber函数的阈值
threshold <- (1/length(x)) * error_sum
return(threshold)
}
```
这个函数需要两个参数`x`和`y`,分别代表自变量和因变量。`delta`参数是Huber函数的阈值,它的默认值是1.345。函数的主要步骤是计算y=x^2函数和Huber函数的值,然后求它们的误差平方和。最后,函数返回估计的Huber函数阈值。
例如,假设我们有以下数据:
```r
x <- seq(-10, 10, length.out=100)
y <- rnorm(100, mean=0, sd=1)
```
我们可以使用`est_huber_threshold`函数来估计Huber函数的阈值,如下所示:
```r
threshold <- est_huber_threshold(x, y)
threshold
```
输出结果应该接近0.5。请注意,由于随机性,每次运行代码都可能得到稍微不同的结果。