Приветствую,
Я провожу исследование, которое поможет определить размер наблюдаемого пространства и время, прошедшее с момента Большого взрыва. Надеюсь, вы можете помочь!
У меня есть данные, соответствующие кусочно-линейной функции, для которой я хочу выполнить две линейные регрессии. Есть момент, когда наклон и точка пересечения меняются, и мне нужно (написать программу) найти эту точку.
Мысли?
regression
change-point
rhombidodecahedron
источник
источник
Ответы:
mcp
Пакет может сделать это. Скажите, что ваши данныеВо-первых, давайте смоделируем некоторые данные:
Теперь давайте посмотрим, сможем ли мы восстановить точку изменения на 40 (и значения параметров), используя
mcp
:Сюжет. Серые линии - это случайные ничьи из подгонки, показывающие, что она отражает тренд. Синяя кривая - приблизительное местоположение точки изменения:
Давайте посмотрим оценки отдельных параметров.
int_
являются перехватами,x_
являются наклонами на х иcp_
точками изменения:Отказ от ответственности: я разработчик
mcp
.источник
R пакет Strucchange может помочь вам. Посмотрите на виньетку, в ней есть хороший обзор, как решать подобные проблемы.
источник
источник
Это проблема обнаружения (в автономном режиме) точки изменения. Наше предыдущее обсуждение содержит ссылки на журнальные статьи и R-код. Сначала рассмотрим Барри и Хартиган «модель разделения продуктов», потому что она обрабатывает изменения наклона и имеет эффективные реализации.
источник
Также сегментированный пакет помог мне с подобными проблемами в прошлом.
источник
segmented
не может моделировать изменения перехвата между сегментами - только перехват для первого сегмента.Я основывался на ответе mbq, что искал все возможности. Кроме того, я делаю это:
Зачем проверять на значимость? Это потому, что точка с минимальным SSE не имеет смысла, если любая из кусочных моделей очень плохо соответствует данным. Это может произойти для двух сильно коррелированных переменных без четкой точки останова, где меняются наклоны.
Давайте проверим этот простой подход с помощью простого тестового примера:
Точка останова, очевидно, равна нулю. Используйте следующий скрипт R:
Установите кусочно-линейные модели для всех возможных комбинаций:
Если мы проверим коэффициенты для двух оптимальных моделей, они будут очень значительными. Их R2 тоже будет очень высоким.
источник