Как использовать функцию с параметрами в optim в R

Я пытаюсь использовать функцию optim в R - у меня нет проблем с этим:

funk=function(param){
  x=c(1,2,3,4,5)
  z=c(3,4,2,2,1)
  y=c(30,40,22,33,40)
  a=rep(param[1],5)
  b=param[2]
  d=param[3]
  fit=sum((y-(a+b*x+z*d))^2)
  return(fit)
}

optim(par=c(1,1,1),fn=funk)
#

но как только я не хочу жестко кодировать свои данные (x,y,z) в функцию, у меня возникают проблемы. Как оптимизировать функцию в optim, когда вход функции больше, чем просто параметры для оптимизации? В идеале я бы передал значение xx, zz, yy затем оптимизировать, а затем перейти к различным значениям xx, zz, yy и оптимизировать этот случай далее.

xx=c(1,2,3,4,5)
zz=c(3,4,2,2,1)
yy=c(30,40,22,33,40)

funk=function(param,x,y,z){
  a=rep(param[1],5)
  b=param[2]
  d=param[3]
  fit=sum((y-(a+b*x+z*d))^2)
  return(fit)
}

optim(par=c(1,1,1),fn=funk(param=c(0,0,0),x=xx,y=yy,z=zz))

ошибка в (функция (par): не удалось найти функцию "fn"

1 ответов


на optim, ... используется для передачи аргументов fn:

xx=c(1,2,3,4,5)
zz=c(3,4,2,2,1)
yy=c(30,40,22,33,40)

funk=function(param,x,y,z){
  a=rep(param[1],5)
  b=param[2]
  d=param[3]
  fit=sum((y-(a+b*x+z*d))^2)
  return(fit)
}

optim(par=c(1,1,1), fn=funk, x=xx, y=yy, z=zz) 
$par
[1] -1.863076  5.722988  7.372296

$value
[1] 124.075

$counts
function gradient 
     180       NA 

$convergence
[1] 0

$message
NULL