Trazar una línea de regresión por partes

¿Hay alguna manera de trazar la línea de regresión de un modelo por partes como este, que no sea usar linespara trazar cada segmento por separado o usar geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)?

m.sqft <- mean(sqft)
model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind))
# sqft, price: continuous variables, Ind: if sqft>mean(sqft) then 1 else 0

plot(sqft,price)
abline(reg = model)
Warning message:
In abline(reg = model) :
  only using the first two of 3regression coefficients

Gracias.

La única forma en que sé cómo hacer esto fácilmente es predecir a partir del modelo a través del rango sqfty trazar las predicciones. No hay una forma general con ablineo similar. También puede echar un vistazo al paquete segmentado que se ajustará a estos modelos y le proporcionará la infraestructura de trazado.

Hacer esto a través de predicciones y gráficos básicos. Primero, algunos datos ficticios:

set.seed(1)
sqft <- runif(100)
sqft <- ifelse((tmp <- sqft > mean(sqft)), 1, 0) + rnorm(100, sd = 0.5)
price <- 2 + 2.5 * sqft
price <- ifelse(tmp, price, 0) + rnorm(100, sd = 0.6)
DF <- data.frame(sqft = sqft, price = price,
                 Ind = ifelse(sqft > mean(sqft), 1, 0))
rm(price, sqft)
plot(price ~ sqft, data = DF)

Adaptarse al modelo:

mod <- lm(price~sqft+I((sqft-mean(sqft))*Ind), data = DF)

Genere algunos datos para predecir y predecir:

m.sqft <- with(DF, mean(sqft))
pDF <- with(DF, data.frame(sqft = seq(min(sqft), max(sqft), length = 200)))
pDF <- within(pDF, Ind <- ifelse(sqft > m.sqft, 1, 0))
pDF <- within(pDF, price <- predict(mod, newdata = pDF))

Trace las líneas de regresión:

ylim <- range(pDF$price, DF$price)
xlim <- range(pDF$sqft, DF$sqft)
plot(price ~ sqft, data = DF, ylim = ylim, xlim = xlim)
lines(price ~ sqft, data = pDF, subset = Ind > 0, col = "red", lwd = 2)
lines(price ~ sqft, data = pDF, subset = Ind < 1, col = "red", lwd = 2)

Puede codificar esto en una función simple: solo necesita los pasos en los dos fragmentos de código anteriores, que puede usar en lugar de abline:

myabline <- function(model, data, ...) {
    m.sqft <- with(data, mean(sqft))
    pDF <- with(data, data.frame(sqft = seq(min(sqft), max(sqft),
                                            length = 200)))
    pDF <- within(pDF, Ind <- ifelse(sqft > m.sqft, 1, 0))
    pDF <- within(pDF, price <- predict(mod, newdata = pDF))
    lines(price ~ sqft, data = pDF, subset = Ind > 0, ...)
    lines(price ~ sqft, data = pDF, subset = Ind < 1, ...)
    invisible(model)
}

Entonces:

ylim <- range(pDF$price, DF$price)
xlim <- range(pDF$sqft, DF$sqft)
plot(price ~ sqft, data = DF, ylim = ylim, xlim = xlim)
myabline(mod, DF, col = "red", lwd = 2)

A través del paquete segmentado

require(segmented)
mod2 <- lm(price ~ sqft, data = DF)
mod.s <- segmented(mod2, seg.Z = ~ sqft, psi = 0.5,
                   control = seg.control(stop.if.error = FALSE))
plot(price ~ sqft, data = DF)
plot(mod.s, add = TRUE)
lines(mod.s, col = "red")

Con estos datos no se estima el punto de interrupción mean(sqft), pero los métodos ploty linesen ese paquete pueden ayudarlo a implementar algo más genérico que myablinehacer este trabajo directamente desde el lm()modelo ajustado .

Editar: si desea segmentar para estimar la ubicación del punto de interrupción, configure el 'psi'argumento en NA:

mod.s <- segmented(mod2, seg.Z = ~ sqft, psi = NA,
                   control = seg.control(stop.if.error = FALSE))

Luego segmentedintentará K = 10cuantiles de sqft, con Kser establecido seg.control()y que por defecto es 10. Mira ?seg.controlpara más.