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如何使用r提取分段包生成的斜率和截距变量并将其放入数据帧中?

piecewise r

Jordan · 技术社区 · 8 年前

谁能告诉我如何获得分段包产生的斜率和截距,并将其放置在数据框中?这最终将用于排列坡度和拦截器,使其恢复到原始值。请参阅下面的数据(我从另一篇文章中获得)。

#加载程序包库(分段) 图书馆(tidyverse)

#set seed and develop data
set.seed(1)
Y<-c(13,21,12,11,16,9,7,5,8,8)
X<-c(74,81,80,79,89,96,69,88,53,72)
age<-c(50.45194,54.89382,46.52569,44.84934,53.25541,60.16029,50.33870,
   51.44643,38.20279,59.76469)
dat=data.frame(Y=Y,off.set.term=log(X),age=age)

#run initial GLM
glm.fit=glm(Y~age+off.set.term,data=dat,family=poisson)
summary(glm.fit)

#run segmented glm
glm.fitted.segmented <- segmented(glm.fit, seg.Z=~age + off.set.term, psi = 
list(age = c(50,53), off.set.term = c(4.369448)))

#Get summary, slopes and intercepts
summary(glm.fitted.segmented)
slope(glm.fitted.segmented)
intercept(glm.fitted.segmented)

1 回复 | 直到 8 年前

troh 8 年前

library(broom)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)

slopes <-
  bind_rows(lapply(slope(glm.fitted.segmented), tidy), .id = "variable") %>%
  mutate(type = str_extract(.rownames, "^[a-z]+"),
         model = str_extract(.rownames, "[0-9]+$")) %>%
  select(variable, model, type, estimate = "Est.")
intercepts <-
  bind_rows(lapply(intercept(glm.fitted.segmented), tidy), .id = "variable") %>%
  mutate(type = str_extract(.rownames, "^[a-z]+"),
         model = str_extract(.rownames, "[0-9]+$")) %>%
  select(variable, model, type, estimate = "Est.")

bind_rows(slopes, intercepts) %>%
  spread(type, estimate)

使用 tidy 功能,您可以轻松拉出数据。为每个变量设置框架,然后提取单元的模型和类型。将其绑定在一起,并将类型和估计值扩展到变量、模型、截距和斜率。

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