分段包中的錯誤：斷點混淆

Question

使用分段包創建分段線性回歸我在嘗試設置自己的斷點時看到錯誤; 似乎只有當我嘗試設置兩個以上時。

（編輯）這是我正在使用的代碼：

# data
bullard <- structure(list(Rt = c(0, 4.0054, 25.1858, 27.9998, 35.7259, 39.0769, 
45.1805, 45.6717, 48.3419, 51.5661, 64.1578, 66.828, 111.1613, 
114.2518, 121.8681, 146.0591, 148.8134, 164.6219, 176.522, 177.9578, 
180.8773, 187.1846, 210.5131, 211.483, 230.2598, 262.3549, 266.2318, 
303.3181, 329.4067, 335.0262, 337.8323, 343.1142, 352.2322, 367.8386, 
380.09, 388.5412, 390.4162, 395.6409), Tem = c(15.248, 15.4523, 
16.0761, 16.2013, 16.5914, 16.8777, 17.3545, 17.3877, 17.5307, 
17.7079, 18.4177, 18.575, 19.8261, 19.9731, 20.4074, 21.2622, 
21.4117, 22.1776, 23.4835, 23.6738, 23.9973, 24.4976, 25.7585, 
26.0231, 28.5495, 30.8602, 31.3067, 37.3183, 39.2858, 39.4731, 
39.6756, 39.9271, 40.6634, 42.3641, 43.9158, 44.1891, 44.3563, 
44.5837)), .Names = c("Rt", "Tem"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-38L))

library(segmented)

# create a linear model
out.lm <- lm(Tem ~ Rt, data=bullard)

o<-segmented(out.lm, seg.Z=~Rt, psi=list(Rt=c(200,300)), control=seg.control(display=FALSE))

使用psi選項，我嘗試了以下內容：

psi = list(x = c(150, 300)) -- OK
psi = list(x = c(100, 200)) -- OK
psi = list(x = c(200, 300)) -- OK
psi = list(x = c(100, 300)) -- OK
psi = list(x = c(120, 150, 300)) -- error 1 below
psi = list(x = c(120, 300)) -- OK
psi = list(x = c(120, 150)) -- OK
psi = list(x = c(150, 300)) -- OK
psi = list(x = c(100, 200, 300)) -- error 2 below

（1） Error in segmented.lm(out.lm, seg.Z = ~Rt, psi = list(Rt = c(120, 150, : only 1 datum in an interval: breakpoint(s) at the boundary or too close

（2） Error in diag(Cov[id, id]) : subscript out of bounds

我已經在這個問題上列出了我的數據，但作為指導，x數據的限制大約是0--400。

與此相關的第二個問題是：如何使用此分段包實際修復斷點？

Answer 1

這里的問題似乎是segmented包中的錯誤陷阱。 看一下segmented.lm的代碼可以進行一些調試。 例如，在psi = list(x = c(100, 200, 300)) ，擬合增強線性模型，如下所示：

lm(formula = Tem ~ Rt + U1.Rt + U2.Rt + U3.Rt + psi1.Rt + psi2.Rt + 
    psi3.Rt, data = mf)

Call:
lm(formula = Tem ~ Rt + U1.Rt + U2.Rt + U3.Rt + psi1.Rt + psi2.Rt + 
    psi3.Rt, data = mf)

Coefficients:
(Intercept)           Rt        U1.Rt        U2.Rt        U3.Rt      psi1.Rt        
   15.34303      0.04149      0.04591    742.74186   -742.74499      1.02252       
   psi2.Rt      psi3.Rt  
        NA           NA  

如您所見，擬合具有NA值，然后導致簡並方差 - 協方差矩陣（在代碼中稱為Cov ）。 該函數不會檢查此函數並嘗試從Cov提取對角線條目並失敗並顯示錯誤消息。 至少第一個錯誤雖然可能沒有過多幫助，但卻被函數本身捕獲並表明斷點太接近了。

在函數中沒有更好的錯誤捕獲的情況下，我認為您所能做的就是采用試錯法（並避免過於接近的斷點）。 例如， psi = list(x = c(50, 200, 300))似乎工作正常。

Answer 2

如果使用while和tryCatch ，則可以使命令重復，直到它確定模型@jaySf中沒有錯誤。 我猜這是由函數中的隨機函數設置決定的，可以在seg.control看到。

lm.model <- lm(xdat ~ ydat, data = x)
if.false <- F
while(if.false == F){
  tryCatch({
    s <- segmented(lm.model, seg.Z =~ydata, psi = NA)
    if.false <- T
  }, error = function(e){
  }, finally = {})
}