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我想用一个断点进行分段线性回归，其中回归线的第二半有slope = 0. 有如何进行分段线性回归的示例，例如这里。我遇到的问题是我不清楚如何将模型的一半的斜率固定为 0。

我试过了

lhs <- function(x) ifelse(x < k, k-x, 0)
rhs <- function(x) ifelse(x < k, 0, x-k)
fit <- lm(y ~ lhs(x) + rhs(x))

哪里k是断点，但右边的段不是平坦/水平的。

我想将第二段的斜率限制为 0。我试过：

fit <- lm(y ~ x * (x < k) + x * (x > k))

但同样，我不确定如何让下半场的斜率为零。

任何帮助是极大的赞赏。

我自己的解决方案

感谢下面的评论，我有一个解决方案。这是我用来优化然后绘制拟合的代码：

x <- c(1, 2, 3, 1, 2, 1, 6, 1, 2, 3, 2, 1, 4, 3, 1)
y <- c(0.041754212, 0.083491254, 0.193129615, 0.104249201, 0.17280516, 
0.154342335, 0.303370501, 0.025503008, 0.123934121, 0.191486527, 
0.183958737, 0.156707866, 0.31019215, 0.281890206, 0.25414608)

range_x <- max(x) - min(x)
intervals <- 1000
coef1 <- c()
coef2 <- c()
r2 <- c()

for (i in 1:intervals) {
  k <- min(x) + (i-1) * (range_x / intervals)     
  x2 = (x - k) * (x < k)
  fit <- lm(y ~ x2)
  coef1[i] <- summary(fit)$coef[1]
  coef2[i] <- summary(fit)$coef[2]
  r2[i] <- summary(fit)$r.squared
  }

best_r2 <- max(r2)   # get best r squared
pos <- which.max(r2)                                          
best_k <- min(x) + (pos - 1) * (range_x / intervals)

plot(x, y) 
curve(coef1[pos] - best_k * coef2[pos] + coef2[pos] * x,
      from=min(x), to=best_k, add = TRUE)
segments(best_k, coef1[pos], max(x), coef1[pos])

我的解决方案

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2 回答 2

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Stack Overflow 上有一个非常相似的线程：使用二次多项式和在断点处平滑连接的直线的分段回归。唯一的区别是我们现在考虑：

参数化

事实证明，我的答案est中定义的函数根本不需要更改；我们只需要修改为您的分段回归返回设计矩阵：choose.cpredgetX

getX <- function (x, c) cbind("beta0" = 1, "beta1" = pmin(x - c, 0))

现在，我们按照玩具示例中的代码为您的数据拟合模型：

x <- c(1, 2, 3, 1, 2, 1, 6, 1, 2, 3, 2, 1, 4, 3, 1)
y <- c(0.041754212, 0.083491254, 0.193129615, 0.104249201, 0.17280516, 
0.154342335, 0.303370501, 0.025503008, 0.123934121, 0.191486527, 
0.183958737, 0.156707866, 0.31019215, 0.281890206, 0.25414608)

x范围从 1 到 6，所以我们考虑

c.grid <- seq(1.1, 5.9, 0.05)
fit <- choose.c(x, y, c.grid)
fit$c
# 4.5

通过最小化 RSS 选择 c

最后我们制作预测图：

x.new <- seq(1, 6, by = 0.1)
p <- pred(fit, x.new)
plot(x, y, ylim = c(0, 0.4))
matlines(x.new, p[,-2], col = c(1,2,2), lty = c(1,2,2), lwd = 2)

预测图

我们在拟合模型中有丰富的信息：

str(fit)
#List of 12
# $ coefficients : num [1:2] 0.304 0.055
# $ residuals    : num [1:15] -0.06981 -0.08307 -0.02844 -0.00731 0.00624 ...
# $ fitted.values: num [1:15] 0.112 0.167 0.222 0.112 0.167 ...
# $ R            : num [1:2, 1:2] -3.873 0.258 9.295 -4.37
# $ sig2         : num 0.00401
# $ coef.table   : num [1:2, 1:4] 0.3041 0.055 0.0384 0.0145 7.917 ...
#  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#  .. ..$ : chr [1:2] "beta0" "beta1"
#  .. ..$ : chr [1:4] "Estimate" "Std. Error" "t value" "Pr(>|t|)"
# $ aic          : num -34.2
# $ bic          : num -39.5
# $ c            : num 4.5
# $ RSS          : num 0.0521
# $ r.squared    : num 0.526
# $ adj.r.squared: num 0.49

例如，我们可以检查系数汇总表：

fit$coef.table
#        Estimate Std. Error  t value     Pr(>|t|)
#beta0 0.30406634 0.03840657 7.917039 2.506043e-06
#beta1 0.05500095 0.01448188 3.797915 2.216095e-03
于 2016-11-27T03:28:11.867 回答
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尝试在表达式之外创建变量。

x2 = (x-k)*(x>k)
lm( y ~ x2)

或者，您可以使用I()

lm(y~ I((x-k)*(x>k)))

I()从字面上看里面的任何东西，并忽略其他可能的（错误）解释与它里面的任何功能。

如果您没有明确定义的k，那么您将不得不针对 的不同值优化偏差之类的东西k。

于 2015-05-05T18:16:39.053 回答