【问题标题】：Can I do a mulitvariate regression with the segmented package in r?我可以使用 r 中的分段包进行多元回归吗？
【发布时间】：2018-01-22 13:00:17
【问题描述】：

我终于弄清楚了如何使用分段包进行单变量分析，得出与我预期相当的结果。但最终，我必须对多元分析进行 GLM 分段回归。该模型有一些需要分割的变量和一些不需要分割的变量以及分类变量。分段包可以做到这一点吗？

如果是这样，怎么做？

我是否必须以交互方式不断开发模型，一次将一个变量添加到分段包中？

piecewise <- glm(y ~ x, family = quasipoisson(link = "log"), data = data)  
piecewise_seg <- segmented(piecewise, seg.z = ~ x1, psi = 3) 
piecewise_seg2 <- segmented(piecewise_seg, seg.z = ~x2 psi = 400)

或者我可以一次性完成吗？如果是这样，我如何为每个不同的变量设置不同的 psi 参数？

【问题讨论】：

如果您提供a complete minimal reproducible example 来回答您的问题，我们更有可能为您提供帮助。我们可以从中工作并用来向您展示如何回答您的问题。
感谢@EricFail 的回复。我在分段包的文档末尾找到了答案。见下文。
我建议你遵循@Roland 的以下建议。

标签： r piecewise

【解决方案1】：

等等，我想我是在包文档的末尾找到的。

2 个分段变量：通过命名列表请求的起始值

o1<-update(o,seg.Z=~x+z,psi=list(x=c(30,60),z=.3))

【讨论】：

我建议您删除您的问题，因为它可以通过仔细阅读文档来解决。