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我已经看到了一个类似的问题，但我不知道该怎么做。也许你可以帮忙。
Back solving a function or goal seek in R
ES <- function(y, z){-y * (1-pnorm(y/z)) + z * dnorm(y/z)} # = x
ES(906.19, 707.1) #33.47587
最佳答案
我们可以使用 uniroot找到 ES(y, z) - x 的根为 y给定值 z = 707.1和 x = 33.4 .
ES <- function(y, z) -y * (1 - pnorm(y / z)) + z * dnorm(y / z)
res <- uniroot(function(x, y, z) ES(y, z) - x, c(0, 1000), z = 707.1, x = 33.4)
y的解决方案然后是
res$root
#[1] 906.9494
E(y, z) = x
ES(res$root, 707.1)
#[1] 33.4
关于r - 在 R 中求解类似于 Excel 中的 Goal Seeker 的函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51402945/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！