、どのように私は2つのデータセット

Question

間の相関を最小化するために最適な変数を見つけるのですか

可能性の重複：
In R, how do I find the optimal variable to maximize or minimize correlation between several datasets

これはExcelで行うことができますが、私のデータセットが得ています大きすぎる。 Excelでは、私はソルバーを使用します。

私は5つの変数を持っており、これらの5つの変数の加重平均を再作成して、6番目の変数との相関が最も低くなるようにしたいと考えています。

列A、B、C、D、E =乱数

（私が相関を最小化する）列Fは=乱数

列Gは、WI1 + B WI2を= + C * 2I3 + D * wi4 + wi5 *のE

wi5にWI1は、係数が別々のセルでソルバに起因している場合、私は、これは全て以下により達成されるCORREL（F、G）

を有するであろう制約事項：A、B、C、D、Eは0と1の間でなければなりません。 2. A + B + C + D + E = 1

この結果を印刷したいと思います。効率的なフロンティア型のチャートを持つことができます。 Rでこれを行うにはどうすればよいですか？助けてくれてありがとう。

Answer 1

私はVincentによって言及された他のスレッドを見て、私はよりよい解決策を持っていると思います。私はそれが正しいことを願っています。 Vincentが指摘しているように、最大​​の問題は、このような非線形問題の最適化ツールが、制約を扱うための柔軟性を提供しないことです。ここでは、2つのタイプの制約があります。1）すべての重みは>= 0でなければならず、2）合計は1でなければなりません。

optimファンクションには、最初の制約を処理できるlowerオプションがあります。 2番目の制約では、少し創造的でなければなりません。最小化する関数内でスケールすることで加重を強制的に1にすることができます。つまり、相関関数をfunction(w) cor(X %*% w/sum(w), Y)として書き直します。

# create random data 
n.obs <- 100 
n.var <- 6 
X <- matrix(runif(n.obs * n.var), nrow = n.obs, ncol = n.var) 
Y <- matrix(runif(n.obs), nrow = n.obs, ncol = 1) 

# function to minimize 
correl <- function(w)cor(X %*% w/sum(w), Y) 
# inital guess 
w0 <- rep(1/n.var, n.var) 
# optimize 
opt <- optim(par = w0, fn = correl, method = "L-BFGS-B", lower = 0) 
optim.w <- opt$par/sum(opt$par)