问题描述
我得到的数据集有以下列：x0、x1、x2、x3、x4、x5、x6 和 y。我想在 x 和 y 之间拟合样条回归。所以 x 是自变量而 y 是因变量。我设计了一个显式样条回归函数
y=a+coeff1*(x0-1.5)+coeff2*(x0-2.5)
=a+(b*x1+c*x2*x3+d*x4)(x0-1.5)+(e*x1*x2)(f*x3+g*x4+h*x5+i*x6)(x0-2.5)
其中 1.5 和 2.5 是节和 (x0-1.5)=0 if x0<=1.5 and =x-1.5 if x0>1.5 and (x0-2.5)=0 if x0<2.5 and {{1} } 如果=x-2.5。
所以我想通过最小化回归残差来求解这些系数（a、b、c、d、e、f、g、h、i）。但我不知道如何在 R 或 Python 中实现它。
解决方法
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