こんにちは、この質問は以前に尋ねられた質問に関連していますが、それはうまく答えられ、私の質問は今では異なっているので、新しい質問が有効だと感じています. また、これが間違っていると思われる場合は、遠慮なく Cross Validated に移動してください。
これに関連する質問はこちらです。参照用に同じデータをここに提供します。
x<-c(1e-08, 1.1e-08, 1.2e-08, 1.3e-08, 1.4e-08, 1.6e-08, 1.7e-08,
1.9e-08, 2.1e-08, 2.3e-08, 2.6e-08, 2.8e-08, 3.1e-08, 3.5e-08,
4.2e-08, 4.7e-08, 5.2e-08, 5.8e-08, 6.4e-08, 7.1e-08, 7.9e-08,
8.8e-08, 9.8e-08, 1.1e-07, 1.23e-07, 1.38e-07, 1.55e-07, 1.76e-07,
1.98e-07, 2.26e-07, 2.58e-07, 2.95e-07, 3.25e-07, 3.75e-07, 4.25e-07,
4.75e-07, 5.4e-07, 6.15e-07, 6.75e-07, 7.5e-07, 9e-07, 1.15e-06,
1.45e-06, 1.8e-06, 2.25e-06, 2.75e-06, 3.25e-06, 3.75e-06, 4.5e-06,
5.75e-06, 7e-06, 8e-06, 9.25e-06, 1.125e-05, 1.375e-05, 1.625e-05,
1.875e-05, 2.25e-05, 2.75e-05, 3.1e-05)
y2<-c(-0.169718017273307, 7.28508517630734, 71.6802510299446, 164.637259265704,
322.02901173786, 522.719633360006, 631.977073772459, 792.321270345847,
971.810607095548, 1132.27551798986, 1321.01923840546, 1445.33152600664,
1568.14204073109, 1724.30089942149, 1866.79717333592, 1960.12465709003,
2028.46548012508, 2103.16027631327, 2184.10965255236, 2297.53360080873,
2406.98288043262, 2502.95194879366, 2565.31085776325, 2542.7485752473,
2499.42610084412, 2257.31567571328, 2150.92120390084, 1998.13356362596,
1990.25434682546, 2101.21333152526, 2211.08405955931, 1335.27559108724,
381.326449703455, 430.9020598199, 291.370887491989, 219.580548355043,
238.708972427248, 175.583544448326, 106.057481792519, 59.8876372379487,
26.965143266819, 10.2965349811467, 5.07812046132922, 3.19125838983254,
0.788251933518549, 1.67980552001939, 1.97695007279929, 0.770663673279958,
0.209216903989619, 0.0117903221723813, 0.000974437796492681,
0.000668823762763647, 0.000545308757270207, 0.000490042305650751,
0.000468780182460397, 0.000322977916070751, 0.000195423690538495,
0.000175847622407421, 0.000135771259866332, 9.15607623591363e-05)
1e-07およびでブレークポイントを使用してセグメント化を使用して、区分線形モデルを正常に適合させました1e-06。
linear.model2<-lm(y~x)
segmented.mod2<-segmented(linear.model2,seg.Z= ~x, psi=c(0.0000001,0.000001))
結果のプロットは次のようになり、かなり適切に適合します。
ただし、ブレークポイントが私が設定した場所ではないことは明らかです (これでsummary(segmented.mod2)確認できます)。これがパッケージのポイントであることがわかりました。最適なフィットを定義するブレークポイントが見つかるまで反復しますが、正確なブレークポイントによって最適なフィットを定義する理論的な理由があります (これを固定ノットと呼ぶと思いますか? ）。これはセグメント化されたパッケージで可能ですか、それともブレークポイントが正確に定義されたより良いソリューションを提供できますか?
さらなる質問は、これらの関係を予測に使用するため、線分を定義する勾配と切片を抽出したいということです。slope(segmented.mod2)これは以下を使用して可能であるはずですがintercept(segmented.mod2)、この場合の結果は私が期待していたものと一致していないようです:
Est. St.Err. t value CI(95%).l CI(95%).u
slope1 4.614e+10 3.936e+09 11.7200 3.824e+10 5.403e+10
slope2 -6.177e+09 4.397e+08 -14.0500 -7.059e+09 -5.296e+09
slope3 -2.534e+06 5.376e+06 -0.4714 -1.332e+07 8.248e+06
Est.
intercept1 -165.90
intercept2 3061.00
intercept3 46.93
線は の形ではありませんy=mx+cか? おそらく非常にばかげた質問かもしれませんが、それらは私のお気に入りです! ;)
どんなアドバイスもありがたく受け取られます。