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2025 letter

Rejoinder to Letter to the Editors “Comments on ‘Statistical inference on change points in generalized semiparametric segmented models’ by Yang et al. (2025)” by Vito M.R. Muggeo

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Résumé fourni par la source

We would like to thank Dr Muggeo for his thoughtful letter and influential contributions to the field, particularly through the development of the widely used R package “segmented”. Change-point estimation has wide-ranging applications in medicine, biology, environmental studies, and many other domains. At the same time, the methodology continues to pose challenging theoretical questions and practical issues, underscoring the need for further rigorous research. We welcome this exchange and now address the specific points raised in the letter. 1. On the convergence properties of the ToSNR algorithm In Paragraph 3 of his letter, Dr. Muggeo correctly noted that the objective function in segmented regression models can exhibit multiple stationary points, and thus iterative ToSNR algorithms may converge to local rather than global optima. He further suggested practical remedies, such as adopting multiple starting values or bootstrap resampling, as implemented in the widely used R package “segmented” (Muggeo et al., 2008).

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Rejoinder to Letter to the Editors “Comments on ‘Statistical inference on change points in generalized semiparametric segmented models’ by Yang et al. (2025)” by Vito M.R. Muggeo
Date Crossref
08/10/2025
Éditeur
Oxford University Press (OUP)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

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Sujets associés

Statistical Methods and InferenceAdvanced Causal Inference TechniquesStatistical Methods and Bayesian Inference

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