问题标签 [nonlinear-optimization]

变量 y 可以取一个在定义范围内的值：

y 的值应该通过引入一个约束来确定，例如

x 是给定的，应该扫描更大的范围，例如：

如何找到给定 x 的确切 y 值？

我认为的结果是：

这意味着我想允许更大的“错误”，但在 3 到 5 之间，它应该以一个非常小的错误来解决，这样我就可以尽可能地解决这个区域。

在 Matlab 中实现这样的东西的最佳方法是什么？没有“IF”条件，如果可能，象征性地。但数字替代方案也会很有趣。

我正在学习 R，目前将其用于非线性回归（我也在学习）。我有两组数据（在不同机器上操作的持续时间），我能够为每组数据找到一个很好的非线性回归。现在，我想找到最小化两个残差平方和之和的最佳回归。

这是我所拥有的：

k1 和 k2 常数对于两组（B 和 C）来说（当然）是不同的，我想知道我如何才能找到一个特定的 k1 和一个特定的 k2 来为这两个数据集产生“最佳”解决方案。

希望我的解释可以理解。否则，我试图找到的有时（至少在这里）称为全局非线性回归。

编辑：我也想知道如何告诉 R 避免特定参数的负值。在这种情况下，我希望 k2 是积极的。

我一个月前就开始了这段代码，经过努力optimx和功能设计，我终于设法让它启动并运行，但新问题是完成处理需要时间，因为完成 18 个参数需要近 45 分钟双核 3Ghz 处理器。我的担忧是：

1-这个时间对R来说正常吗？如果是这样，其他选择是什么？我正在与一位统计学教授交谈，他说我可能会改用，Matlab但我不确定，我不想开始在 Matlab 中重新编写所有代码，然后再确保有经验的用户Matlab拥有更多的计算能力相同硬件设置下非线性优化问题的可靠性。

2-如果这个时间不正常，我该如何加快速度以及并行运行代码有多么困难，因为我有 0 手并行化，代码是 18 个参数的非线性优化，我希望它们更多.

编码：

我正在写我的硕士论文，我在我的 R 代码中遇到了这个问题。在数学上，我想用 R 包“nleqslv”求解这个非线性方程组：

我已经尝试了这个代码的几个版本，现在我得到了错误：

error: error in pnorm(q, mean, sd, lower.tail, log.p): not numerical.

Pnorm 分别是 d1 和 d2 的累积标准正态分布。我真的不知道，当我在 Teterevas 幻灯片上定位我的模型时我做错了什么（幻灯片第 5 号是她的模型代码），谁的演示文稿是谷歌搜索的第一个结果

https://www.google.de/search?q=moodys+KMV+in+R&rlz=1C1SVED_enDE401DE401&aq=f&oq=moodys+KMV+in+R&aqs=chrome.0.57.1​​3309j0&sourceid=chrome&ie=UTF-8#q=distance+到+默认+in+R

像我一样，无论多么成功，她都通过 Black-Scholes-Merton 方法计算违约距离风险度量。在这个模型中，股权的价值（通常用市值表示，->SO1）可以写成欧式看涨期权——我在上面的代码中标记为 y2，然而，之前的等式设置为 0！

其他变量是：

x[1] -> 我要导出的变量，总资产的价值

x[2] -> 我要导出的变量，总资产的波动率

D1 -> 债务账面价值（1998-2009）

R -> 无风险利率

T -> 设置为 1（时间）

sigmaS -> 估计（历史）股票波动率

已经谢谢了！！！我会很高兴，任何人都可以帮助我。卡罗

我曾经使用 Matlab 使用该nlinfit函数执行非线性拟合。这使我能够为观察到的对两个预测变量的响应向量创建一个拟合。让我们讨论一下，通过基于进料等级和进料速率的分离过程来回收铜。使用 Matlabs 时nlinfit()，该函数接受Rec数据列作为观察到的响应，然后接受 2 矩阵的预测变量，在这种情况下为进料速率和进料等级。

我现在已经切换到使用 Python（NumPy、SciPy 和 MatPlotLib）而不是 Matlab，并且无法使最小化函数执行相同的多变量非线性回归拟合。我已经很好地使用了具有许多观察结果的单个预测变量，但不是一个多变量预测变量集。

我想估计以下类型的非线性回归模型：

元素说明：

最后，i=1,2 的 b[i,theta] 表示以下指数阿尔蒙多项式加权函数：

它只代表 x1 和 x2 的两个衰减权重，仅此而已。但是这些权重取决于两个参数值，它们也需要估计：theta1 和 theta2。

现在，我想使用非线性最小二乘函数 nls() 估计参数 ß0、ß1、theta1 和 theta2 的最佳（相对于 RSS 标准）值。

我尝试了以下导致错误消息的方法：

注意：为了符号简单，我预先计算了加权函数的分母值，即 1318837781。

似乎nls()将 x2 和 x2 视为参数，但它们是回归量。我在这里做错了什么，我应该如何修改代码以获得合理的结果。或者不可能用 来估计这种函数nls()？

谢谢！

为什么我们计算总浮动和自由浮动它们之间的基本区别是什么？还有PERT和CPM有什么区别？...

Matlab 在 R 中是否有等价物nlminb？

我意识到这lsqcurvefit在 Matlab 中可用，但我特别想要一个使用基于导数的方法的函数，理想情况下与使用的方法完全相同nlminb。

nlminb在此 Stats.StackExhange.com 答案中进行了描述。

我不想将所采用的'trust-region-refelective'方法lsqcurvefit用于受约束的问题。

我有 2 列x，每列y100 分。我想删除异常值数据并用靠近它们的点的平均值来填补它们的空白。首先，我可以这样做吗？有任何Matlab函数吗？其次，如果是，那么最好的技术是什么？

例如：

在这种情况下，与我的问题不太相似，我想在最后删除值 2 并替换为与其相邻点相似的值。在我的情况下， 的分布[x,y]是一个非线性函数，几乎没有异常值。

我正在尝试使用 fit 函数来估计 4 参数模型（PBAR）并遇到错误消息，我不知道这是什么意思。

基本功能是

而基于上述函数c1的另一个函数是

该功能主要将数据分为两部分进行不同的计算。我尝试给一个合理的任意四个参数运行cm获取一组time-c数据，使用如下代码

它运作良好

之后我尝试使用拟合函数拟合数据集以获得四个参数，使用以下代码

那是我遇到错误的时候

我检查了从函数 cm 获得的输入 time-c 数据，它们具有相同的大小，所以我看不出输入数据有什么问题。我怀疑 fit 函数不起作用是函数的问题。谁能帮我解决这个问题？另外，YDATA是什么意思？先感谢您 ！