Używając segmentowanego pakietu do utworzenia fragmentarycznej regresji liniowej, widzę błąd, gdy próbuję ustawić własne punkty przerwania; wydaje się tylko wtedy, gdy próbuję ustawić więcej niż dwa.

(EDIT) Oto kod, którego używam:

# 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))

Używającpsi opcja próbowałem:

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

Wymieniłem już moje danena to pytanie, ale jako przewodnik limity danych x wynoszą około 0–400.

Drugie pytanie, które dotyczy tego zagadnienia, brzmi: jak właściwie naprawić punkty przerwania za pomocą tego segmentowanego pakietu?