여러 개의 중단 점이있는 비선형 함수를 사용하여 회귀 분석을 조각별로 수행하려고합니다. 나는 piecewise linear regression을 해왔다. 그러나 어떤 종류의 비선형 함수를 지정할 때 R로 어떻게 설정해야 할까?비선형 함수를 이용한 조각 별 비선형 회귀 분석
특히 두 개의 중단 점을 사용하여 선형, 지수 및 지수의 3 가지 함수에 관심이 있습니다. 당신의 문제를 해결
겠습니까 nls() (비선형 최소 제곱)를 사용하여 KARTHIK
알려주십시오? 각 I "개수"를 참/거짓 문장에 추가하여, 이와 유사한 제형을 사용했을
reg = nls(y ~ (Z < 0.33) * a + (Z < 0.33) * Z * b +
(Z >= 0.33 & Z < 0.67) * Z^a2 +
(Z >= 0.67) * a3 + (Z >= 0.67) * Z * a4,
start = list(a = 0, b = 50, a2 = 100, a3 = 150, a4 = 80),
data = yourdata)
를 일치시키는 예에서 상기 중단 점 Z = 0.33 및 Z = 0.67로된다. 좀 더 구체적으로 또는 세 가지 회귀 분석 코드를 별도로 제공 할 수 있다면 좀 더 구체적으로 답변을 만들 수 있습니다.
제 의견은 '스플라인'패키지를로드 한 다음 help(bs)에있는 예제를 실행하는 것입니다. 선형 회귀 기계를 사용하여 조각 별 (그러나 매듭에서 연속)을 얻을 수 있습니다. Harrell은이 전략을 사용하여 'rms'패키지에서 탁월한 효과를 나타 냈습니다. 'rms'를 올리고 help(rcs)을 봅니다. 이 페이지의 예제는 로지스틱 회귀 구현을 사용하지만 rcs() 조건은 ols() 및 cph()에서 작동합니다.
어떻게 구분선 선형 회귀 을 만들었으며 왜 같은 방법이 비선형 함수로 일반화되지 않았습니까? 'segmented' 패키지는 조각 별 선형 회귀를 수행 할 수 있습니다. 모델이'y ~ x + exp (x) + log (x)'인 경우 실제로는 선형 인 (세 예측 자,'x','exp (x)'및'log (x)'). –