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- 分段线性回归_百度百科
分段线性回归是一种统计分析方法，适用于因变量与解释变量在不同取值区间呈现不同线性关系的情形，通过虚拟变量对各段数据拟合统一回归模型。
- 基于spss的分段回归模型（piecewise linear regression）
本文介绍了分段回归模型的概念及应用，通过SPSS软件详细展示了分段回归模型的建立过程，包括图像分析和回归分析，以居民用电量与日平均气温间的关系为例，展示了如何确定分段点并进行模型拟合。
- 分段回归 - 维基百科，自由的百科全书
分段回归 是一种 回归分析 方法，将自变量划为若干区间，并分别拟合出单独的线段。 通过对各种自变量分区，也可以对多元数据进行分区回归分析。
- 分段回归-阈值检测-断点识别-非线性结构研究 - 知乎
分段回归则更强调“在拐点之前是一种趋势，拐点之后换另一种趋势”，并且在拐点处会有比较明显的线性拼接。 对于某些存在“阈值”或“转折”概念的研究更直观。
- R语言 | 分段线性回归及对分割点的评估选择及R计算 . . .
分段回归最简单最常见的类型就是分段线性回归（ piecewise linear regression ），即各分段内的局部回归均为线性回归。 以只有一个断点的一元分段线性回归为例，断点两侧描述为不同的一元线性回归式，并在断点处将两条回归线连接构成一个整体连续的响应模型。 例如下式展示了某种简单样式： 式中x为自变量，y为响应变量，α是断点（阈值），e是独立的、平均误差为零、方差恒定、有限绝对矩的相加误差。 x是第i个自变量的值，当x≤α，即自变量未超过断点阈值时，通过线性回归式β0+βx+e计算响应变量的估计值y；当x>α，即自变量越过断点阈值时，通过线性回归式 β0+βx+β2(x-α)+e计算响应变量的估计值y。
- GraphPad Prism 10 Curve Fitting Guide - 方程：分段线性回归
分段回归通常也称为 "分片"回归或 分段回归。 使用这种方法，一条直线拟合 X 值小于某个指定值 X0 的所有数据点，另一条直线拟合 X 值大于 X0 的所有数据点，同时确保两条直线在 X0 处相交。
- 机器学习之分段线性回归 – 标点符
分段线性拟合是一种用于对数据进行建模的回归方法，其中数据在不同的区间内使用不同的线性函数进行建模。 与简单线性回归和多项式回归相比，分段线性回归可以更好地适应非线性数据，并且通常具有更高的灵活性和可解释性。
- 分段线性回归 - CSDN博客
分段线性回归是一种分段拟合的方法，用于捕捉数据中不同区段的线性变化趋势。 以下代码实现了该思路，并绘制数据、分段线性回归线和置信区间。
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