которые в сумме должны давать еще одну кривую. Но сумма слегка отличается от целевой кривой. как можно подобрать для каждой кривой вес так, чтоб их сумма максимально приближалась к целевой?. Условия такие что можно двигать только всю кривую, а не отдельные точки на ней. И только по оси Y. Иксы фиксированы.
Даже совет в каком направлении гуглить будет очень полезен, спасибо!
set.seed(11)
Curves <- data.frame(x = 1:512,
curve1 = density(rlnorm(n = 1000, meanlog = 0))$y/3,
curve2 = density(rlnorm(n = 1000, meanlog = 0))$y/3,
curve3 = density(rlnorm(n = 1000, meanlog = 0))$y/3,
targetCurve = density(rlnorm(n = 1000, meanlog = 0))$y)
Curves$sumCurve = Curves$curve1 + Curves$curve2 + Curves$curve3
Мне кажется, это обычная задача оптимизации - подобрать коэффициенты a, b, c так чтобы y - a*f(x)-b*g(x)-c*h(x) -> min. Можно и обычный МНК использовать.
Обсуждают сегодня