处理分段错误：边界处的 NA 断点

Question

我有一个函数尝试将分段回归模型应用于我的数据。 在某些情况下，数据有大量缺失值，我无法很好地估计结点的位置。我决定绕过分段并进行简单的线性回归：

try(piecewise) if error go to lm with just one slope

这是执行此操作的代码。请注意，lin.reg 是一个辅助函数，它为 x 范围内的 lm 对象输出 predict()。它不会产生任何问题。

piece <- function(x,y){

  # just in case this comes with column names or something
  y <- as.numeric(y)


    # create the lm object
      lm.obj <- lm(y~x)
    # Try to fit piecewise
      seg <- try(segmented(lm.obj,seg.Z=~x))

    #  print(seg)

      if("try-error" %in% class(seg)) {

        # Print that you are using a linear regression and not the piece-wise
          print("Using linear Regression")

        # Call helper function
          result <- lin.reg(x,y)

        # Get out of the error/function
        return(result)
        }

      # Use the piece-wise
      result <- predict(segmented::segmented(lm.obj,seg.Z=~x),
                       newdata = data.frame(x,y))
      print("Using piece-wise regression")

  return(result)

}

问题

分段出错时出现此错误

错误：至少一个系数为 NA：边界处的断点？ （可能复制了许多 x 值）

但是它是不可靠/不可预测的，有时它会被忽略，有时它会破坏功能。我正在使用 y 值循环数据帧的行，并且在制动之前，相同的调用会到达不同的行。

我相信这与if("try-error" %in% class(seg)) 可能不是捕捉错误的最佳方法有关。

我添加了一些打印以确保。这是它正常工作的时候，注意迭代 284 给出了错误并转到了简单的线性。

[1] "Using piece-wise regression"
[1] 283
[1] "segmented" "lm"       
[1] "Using piece-wise regression"
[1] 284
Error : at least one coef is NA: breakpoint(s) at the boundary? (possibly with many x-values replicated)
[1] "try-error"
[1] "Using linear Regression"

当它没有的时候，好像 try() 调用没有返回它应该返回的错误

[1] "Using piece-wise regression"
[1] 312
[1] "segmented" "lm"       
[1] "Using piece-wise regression"
[1] 313
[1] "segmented" "lm"       
  Error: at least one coef is NA: breakpoint(s) at the boundary? (possibly with many x-values replicated) 

Answer 1

在 try 块中添加参数 silent=T 对我来说很有效。