Блог

Я работаю над моделью кривой обучения времени в операционной. В литературе предлагается использовать модель «линия-плато». Теория заключается в том, что, когда хирург повторяет операцию, они быстро улучшаются, пока не достигнут плато и не перестанут совершенствоваться после этой операции. Я использовал lspline для моделирования двух периодов времени, но проблема в том, что во втором периоде наклон положительный (операция занимает больше времени). Кто — нибудь знает, как смоделировать линейную сплайновую регрессию в r с одним узлом и заставить второй период быть плоским, т. Е. Просто перехватом?

     library(lspline)
    library(ggplot2)
    
    #Simulated Data
    set.seed(321)
    df1 <- data.frame(Case = seq(1,90,by=1), random = rnorm(90,0,1))
    df1$ORTime<-144-0.3*df1$Case df1$random
    df2 <- data.frame(Case = seq(91,150,by=1), random = rnorm(60,0,1))
    df2$ORTime<-112 0.05*df2$Case df2$random
    simulateddata<-rbind(df1,df2)
    
    #Spline Regression
    splinepredict<-predict(lm(ORTime~lspline(Case,90), 
                          data = simulateddata))
    summary(lm(ORTime~lspline(Case,90), 
           data = simulateddata))
    
    #Plot the Regression
    OrTime <- ggplot(simulateddata, aes(x=Case, y=ORTime))  
      geom_point(alpha=0.55, color="black")   
      theme_minimal()
    
    OrTime   
      geom_line(data=simulateddata, 
                aes(y = splinepredict, x=Case), size = 1, col="blue")