如何仅在两个因变量之一中使用虚线？
How to fit with a broken line in only one of two dependent variables?
使用 mtcars 数据集，我试图确定 mpg 的折线回归拟合作为 hp 和 wt 的函数，断点即将到来仅来自 hp。这是代码：
mpg = mtcars$mpg
wt = mtcars$wt
hp = mtcars$hp
reg = lm (mpg ~ hp +wt)
hp_thresh = 150
wt_thresh = 3
library(segmented)
seg.o = segmented (reg,seg.Z=~hp+wt, psi=list (hp=hp_thresh, wt=wt_thresh))
fted = broken.line (seg.o, term="hp") # mpg fit for hp breakpoints
fted$fit 值没有意义（将它们与 mpg 值进行比较）。我想我在函数的使用中遗漏了一些简单的东西。
编辑：
进一步澄清：我希望仅使用 mpg 和 hp 之间的分段关系，仍以线性方式包括 wt。怎么做到的？
我尝试在 segmented() 的输入中使用 hp_thresh 以便仅针对 hp 建立断开的关系，但我收到此错误："A wrong number of terms in seg.Z or psi".
总结
你做的是对的，但是你误解了broken.lines()输出的意思（在你的符号中，fted$fit）。这些值不应与 mpg.
一致
您可以通过仅向 seg.Z 提供您想要虚线的那些变量来保持某些因变量的线性关系。
broken.line() 的作用
您正在为 mpg 创建一个模型，作为两个变量 hp 和 wt 的函数。对于这两个变量，该模型都是分段线性的。重要的是要注意，为了预测 mpg 的值，您需要同时指定 、hp 和 wt.
函数 broken.line() 用于计算 mpg 的预测值，如果参数 term 中指定的变量之一发生变化。您可以按如下方式为变量 hp 执行此操作：
fted = broken.line (seg.o, term="hp")
但请记住：为了进行预测，您还需要为 wt 指定一个值。您在 fted$fit 中获得的值实际上是在 wt 保持为零的情况下计算的。
您可以使用 predict() 进行检查，这是要从模型中获取预测值时要使用的函数：
pred <- predict(seg.o, data.frame(hp = hp, wt = 0))
pred - fted$fit
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
## 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
根据模型创建预测
如果您想要将模型预测与 mpg 进行比较，您必须对两个变量 hp 和 wt 使用相同的值作为拟合。你也可以用预测来做到这一点：
pred <- predict(seg.o, data.frame(hp = hp, wt = wt))
plot(hp, mpg)
points(hp, pred, col = "red")
如您所见，以这种方式产生的值或多或少与mpg一致。正是通过这种方式，您应该检查模型的质量，而不是使用 broken.line().
绘制分段线性关系
您还可以查看 mpg 和其中一个变量之间的分段线性关系。您已经在 fted 中计算了这些值，但您也可以直接从 seg.o 中绘制它，如下所示：
plot(seg.o, term = "hp")
points(hp, fted$fit, col = "red")
请注意，对于 plot()，您还需要指定要改变的变量（此处为 hp）。另一个再次保持为零。我还添加了 fted$fit 中的点，以向您展示该图实际上等同于 broken.line.
计算的结果
只为一个变量拟合虚线
如果您只想在一个因变量中拟合折线并保持其他因变量的线性关系，则只需在 seg.Z 中指定您想要折线的那些变量行。你要求只有 hp 的虚线，可以按如下方式完成：
seg.o2 <- segmented(reg, seg.Z = ~hp, psi = list(hp = hp_thresh))
显示这有效，我预测模型只有一个变量变化并绘制。
变化 hp，保持 wt 不变`:
pred_hp <- predict(seg.o2, data.frame(hp = 50:300, wt = 0))
plot(50:300, pred_hp, type = "l")
变化 wt，保持 hp 不变`:
pred_wt <- predict(seg.o2, data.frame(wt = seq(1.5, 5.5, by = 0.1), hp = 0))
plot(seq(1.5, 5.5, by = 0.1), pred_wt, type = "l")
如您所见，mpg 的模型线性依赖于 wt，但与 hp.
的线性关系断开
使用 mtcars 数据集，我试图确定 mpg 的折线回归拟合作为 hp 和 wt 的函数，断点即将到来仅来自 hp。这是代码：
mpg = mtcars$mpg
wt = mtcars$wt
hp = mtcars$hp
reg = lm (mpg ~ hp +wt)
hp_thresh = 150
wt_thresh = 3
library(segmented)
seg.o = segmented (reg,seg.Z=~hp+wt, psi=list (hp=hp_thresh, wt=wt_thresh))
fted = broken.line (seg.o, term="hp") # mpg fit for hp breakpoints
fted$fit 值没有意义（将它们与 mpg 值进行比较）。我想我在函数的使用中遗漏了一些简单的东西。
编辑：
进一步澄清：我希望仅使用 mpg 和 hp 之间的分段关系，仍以线性方式包括 wt。怎么做到的？
我尝试在 segmented() 的输入中使用 hp_thresh 以便仅针对 hp 建立断开的关系，但我收到此错误："A wrong number of terms in seg.Z or psi".
总结
你做的是对的，但是你误解了broken.lines()输出的意思（在你的符号中，fted$fit）。这些值不应与 mpg.
您可以通过仅向 seg.Z 提供您想要虚线的那些变量来保持某些因变量的线性关系。
broken.line() 的作用
您正在为 mpg 创建一个模型，作为两个变量 hp 和 wt 的函数。对于这两个变量，该模型都是分段线性的。重要的是要注意，为了预测 mpg 的值，您需要同时指定 、hp 和 wt.
函数 broken.line() 用于计算 mpg 的预测值，如果参数 term 中指定的变量之一发生变化。您可以按如下方式为变量 hp 执行此操作：
fted = broken.line (seg.o, term="hp")
但请记住：为了进行预测，您还需要为 wt 指定一个值。您在 fted$fit 中获得的值实际上是在 wt 保持为零的情况下计算的。
您可以使用 predict() 进行检查，这是要从模型中获取预测值时要使用的函数：
pred <- predict(seg.o, data.frame(hp = hp, wt = 0))
pred - fted$fit
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
## 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
根据模型创建预测
如果您想要将模型预测与 mpg 进行比较，您必须对两个变量 hp 和 wt 使用相同的值作为拟合。你也可以用预测来做到这一点：
pred <- predict(seg.o, data.frame(hp = hp, wt = wt))
plot(hp, mpg)
points(hp, pred, col = "red")
如您所见，以这种方式产生的值或多或少与mpg一致。正是通过这种方式，您应该检查模型的质量，而不是使用 broken.line().
绘制分段线性关系
您还可以查看 mpg 和其中一个变量之间的分段线性关系。您已经在 fted 中计算了这些值，但您也可以直接从 seg.o 中绘制它，如下所示：
plot(seg.o, term = "hp")
points(hp, fted$fit, col = "red")
请注意，对于 plot()，您还需要指定要改变的变量（此处为 hp）。另一个再次保持为零。我还添加了 fted$fit 中的点，以向您展示该图实际上等同于 broken.line.
只为一个变量拟合虚线
如果您只想在一个因变量中拟合折线并保持其他因变量的线性关系，则只需在 seg.Z 中指定您想要折线的那些变量行。你要求只有 hp 的虚线，可以按如下方式完成：
seg.o2 <- segmented(reg, seg.Z = ~hp, psi = list(hp = hp_thresh))
显示这有效，我预测模型只有一个变量变化并绘制。
变化 hp，保持 wt 不变`:
pred_hp <- predict(seg.o2, data.frame(hp = 50:300, wt = 0))
plot(50:300, pred_hp, type = "l")
变化 wt，保持 hp 不变`:
pred_wt <- predict(seg.o2, data.frame(wt = seq(1.5, 5.5, by = 0.1), hp = 0))
plot(seq(1.5, 5.5, by = 0.1), pred_wt, type = "l")
如您所见，mpg 的模型线性依赖于 wt，但与 hp.