R에서 방정식을 더 효율적으로 쓸 수 있습니까?
Tricia
저는 코딩에 익숙하지 않아서 R에서 할 수있는 일에 대한 한계가 무엇인지 모르겠습니다. 그리고이 특정 종류의 문제에 대한 답을 아직 찾을 수 없었습니다. 간단한 해결책.
방정식 2의 경우 A.1이 시작 값이지만 이후의 각 방정식에서는 이전 답변을 사용해야합니다 (예 : A.3의 경우 A.2, A.4의 경우 A.3 등).
A.1 <- start.x*(1-rate[1])+start.x*rate[1]A.[2:n] <- A.[n-1]*(1-rate[2:n])+x*rate[2:n]
A.1을 초기 값으로 설정하는 방법과 방정식을 58 번 복사하여 붙여 넣는 것보다 방정식 2를 작성하는 더 좋은 방법이 있습니까?
아래에있는 변수를 포함했습니다.
A.1<- -13.2 # which is the same as start.x
x<- -10.18947 # x[2:n]
n<- 58
Age<-c(23:80)
rate <- function(Age){
Turnover<-(1/(1.0355*Age-3.9585))
return(Turnover)
}
A가 -11.3으로 반올림 될 수있는 나이를 찾아야합니다. 나는 56 세에서 60 세 사이에 그것을 볼 것으로 기대합니다.
Dcarlson
새로운 정보를 사용하여 다음을 시도하십시오.
x<- -10.18947
n<- 58
Age <- 23:80
rate <- (1 / (1.0355 * Age - 3.9585))
A <- vector("numeric", 58)
A[1] <- -13.2
for (i in 2:n) {
A[i] <- A[i-1] * (1 - rate[i]) + x * rate[i]
}
Age[which.min(abs(A + 11.3))]
# [1] 58
plot(Age, A, type="l")
abline(h=-11.3, v=58, lty=3)
따라서 -11.3에 가장 가까운 연령은 58 세입니다. 
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