问题描述
我使用时间分段分析来获得停止研究趋势的 p 值，但它给了我一个错误
使用过的代码
data<-read.table(text="
Year Stopped
2015 973
2016 1025
2017 1151
2018 1384
2019 4507
2020 15557
",header=T,sep="")
library(segmented)
dput(names(data))
q.lm<-lm(Stopped ~ Year,data);summary (q.lm)
o<-segmented(q.lm,seg.Z=~Year,psi = c(2019)); summary(o)
#Error: psi values too close each other. Please change (decreases number of) starting values
#Alternatively I tried this
o<-segmented(q.lm,psi = NA); summary(o)
#Error: psi values too close each other. Please change (decreases number of) starting values
o$psi;slope(o);confint.segmented(o)
o.fitted<-fitted(o)
o.model<-data.frame(Year = data$Year,Percent =o.fitted)
这是我的情节，我需要为其趋势获得 p 值
任何建议将不胜感激。
解决方法
尝试通过 log(Stopped) 拟合 Year。问题中的情节表明它可能值得一试。它还建议将 2018 作为断点，而不是 2019。
library(segmented)
q.lm <- lm(log(Stopped) ~ Year,data)
summary(q.lm)
o <- segmented(q.lm,seg.Z = ~Year,psi = 2018)
summary(o)
plot(o)
points(log(Stopped) ~ Year,data)
