ステップ（Python/R）で関数を回帰する

Question

タイトルが示唆しているように、RまたはPythonのいずれかで次の（非線形ステップ関数）回帰（単純な最適化だけでなく）を実行できるようにしたいだから私は、統計が使用されます強力なツールを使用したい

https://beta.postimg.org/image/3pqj0zb1b/

または

Y = alpha + beta * Dummy_1 + error_term
where Dummy_1 = 1 if x > gamma * f(x) and if x < theta * f(x) Parameters: alpha, beta, gamma, theta

中：問題は非常に重要ですので、私は仕事を）取得する方のソフトウェアを使用して喜んでそしてGLMを使ってうまくいけば、このモデルが提供するすべての素敵なものを計算することができます（私は信頼性についての最適化の問題は気にしません。残念ながら、私はRやPythonのような特定の問題をどのように設定するのか分かりません。

どうすればいいですか？

Answer 1

あなたのための最善の解決策は、次にあなたが斜面とインタフェース

-1.76630044629 
10061774.6817 

を取得 scipy 一つの私のコード例

import xlrd 
import matplotlib.pyplot 
import pylab 
from scipy import stats 
import numpy as np 
import math 

cord = xlrd.open_workbook('MT_coordenadas_todas.xls') 

id1 = cord.sheet_by_index(0) 
values1 = id1.col_values(0) 

id2 = cord.sheet_by_index(0) 
values2 = id2.col_values(1) 

id3 = cord.sheet_by_index(0) 
values3 = id3.col_values(2) 

print type(values3) 

a1= values1[1:16] 

a2= values2[1:16] 
print a2 

a3= values3[1:16] 
print a3 

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(a2,a3) 

print slope 
print intercept 

です