我一直在尝试找出如何模仿使用R定价软件Emblem开发的分段线性回归模型。我在下面的文章中使用@Roland的答案进行了模拟。
因此要得到斜率，多亏@Roland，我使用了as.numeric（（variable 这是怎么回事？为什么“数字”给我正确的答案？我找不到关于它的文档，并且我想了解为什么这样做。
答案 0 :(得分：3)
它将布尔（TRUE / FALSE）值转换为数字（1 / 0）。
（布尔值的R-y名称是“逻辑”：is.logical(TRUE)返回TRUE。）
x < 10 # TRUE if x is less than 10, FALSE if x is 10 or more
as.numeric(x<10) # 1 if x is less than 10, 0 if x is 10 or more
话虽如此，您实际上并不需要as.numeric。相反，您可以做的是：
# will also work:
mod2 <- lm(y~I((x<9.6)*x)+(x<9.6)+I((x>=9.6)*x)+(x>=9.6)-1)
此版本将直接使用布尔值-这些值将隐式转换为因子，并且lm中的因子功能是如何将其转换为k-1二分变量，其中k是级别数。因此，如果使用上面的代码，则会在x < 9.6TRUE输出中看到像lm这样的变量名称。
再一次，从技术上讲，as.numeric是一种hack，更透明的方法可能类似于ifelse(x<9.6,1,0)。但是骇客不一定是坏事，因此您可能更喜欢(x<9.6)*1之类的骇客骇客，但在公式中无法使用，因为*在公式中具有特殊含义，因此您必须在其周围使用I：I((x<9.6)*1)-我说as.numeric看起来更干净。