Trennung von zwei Punktwolken, um eine bessere lineare Korrelation haben

Question

Ich mag wissen, ob es eine statistische Methode, die beiden Punktwolken zu trennen, um zwei lineare Beziehungen mit guter Passform zu haben und mit einer besseren Korrelation

In meinem Beispiel befindet sich der Änderungspunkt der zwei Punktwolken visuell zwischen Punkt 5 und Punkt 6. Für jede Punktwolke fand ich eine gute Korrelation.

Wie statistisch um die Trennung dieser beiden Punktwolken für jede Punktwolke

Beispiel

Mit freundlichen Grüßen auf der Grundlage einer besten linearen Korrelation zu rechtfertigen:

x  y 
1 1.73 3.52 
2 1.24 3.01 
3 0.89 2.52 
4 0.43 1.64 
5 0.08 1.18 
6 -0.18 1.03 
7 -0.65 0.96 
8 -1.31 0.94 
9 -2.30 0.75 

Answer 1

Hier ist ein Weg, um Erhalten Sie mögliche Haltepunkte mit dem strucchange Paket:

df <- read.table(header=T, text=" x  y 
1 1.73 3.52 
2 1.24 3.01 
3 0.89 2.52 
4 0.43 1.64 
5 0.08 1.18 
6 -0.18 1.03 
7 -0.65 0.96 
8 -1.31 0.94 
9 -2.30 0.75") 
plot(y~x, df) 
library(strucchange) 
bp <- breakpoints(y~x, data=df, h=3, breaks=1) 
abline(v=df$x[bp$breakpoints], col="blue") 

Den mathematisch/statistischen Hintergrund finden Sie unter Vignette und Cross Validated.