我有一个三件式线性回归模型，我在R中运行以模拟大量人群中的体重。我的数据集称为hdata。通过贯穿断点的所有组合的迭代过程，我发现了与最低残差平方误差模型相关的两个断点。我的分段回归的代码，指定了两个断点：
piecewise=lm(hdata$weight ~ hdata$age*(hdata$age < 0.7) + hdata$age*(hdata$age>=0.7 & hdata$age<2) + hdata$age*(hdata$age>2))
当我看到：
summary(piecewise)
我得到以下输出：
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1723.012 210.042 8.203 3.67e-16 ***
hdata$age 18.494 1.089 16.975 < 2e-16 ***
hdata$age < 0.7TRUE -1690.051 210.476 -8.030 1.48e-15 ***
hdata$age >= 0.7 & hdata$age < 2TRUE -721.200 213.882 -3.372 0.000758 ***
hdata$age > 2TRUE 478.094 210.194 2.275 0.023016 *
hdata$age:hdata$age < 0.7TRUE 2022.896 45.477 44.481 < 2e-16 ***
hdata$age:hdata$age >= 0.7 & hdata$age < 2TRUE 603.453 30.532 19.764 < 2e-16 ***
hdata$age:hdata$age > 2TRUE NA NA NA NA
根据这些估计，我想计算三个截距，以及与模型相关的三个斜率，但我不知道该怎么做。为简单起见，我调用与（拦截）Est1相关的估计，与hdata $ age Est2相关的估计，依此类推......直到Est7。我认为第一个拦截应该是Est1 + Est3，第一个斜率应该是Est2 + Est6，但我可能错了，仍然不知道如何计算其他拦截和斜率。任何帮助将不胜感激。