R strucchange RSS和BIC用于一个断点

R结构变更包的参考手册规定：

因为F统计量序列的最大值等于 二段划分中断点的最小OLS估计 可以通过断点从类为“Fstats”的对象中提取 由Fstats计算

当“breaks”选项为1时，通过上述方法提取的断点是否始终与通过将coeftest应用于类为“breaktsfull”的对象提取的断点相同？换句话说，当breaks=1时，通过调用Fstats对象（最小RSS）上的断点提取的断点是否始终等于通过调用breaksfull对象（最小BIC）上的coeftest提取的断点

library(lmtest)
library(strucchange)

data("Nile")

fs.nile <- Fstats(Nile ~ 1)
breakpoints(fs.nile)

bp.nile <- breakpoints(Nile ~ 1)
coeftest(bp.nile, breaks = 1)

库（lmtest）
图书馆（结构变更）
数据（“尼罗河”）
基本上是的。与supF统计（supWald或supLR）相关联的断点和线性回归模型中的最小RSS断点是相同的

当然，修剪/最小分段大小需要相同。
断点（）
（参数
h
）和
Fstats（）
（参数
from
和
to
）中的默认值均为15%。此外，在
Fstats（）
中不得使用替代协方差矩阵估计器（
vcov
）

但是，
breakpoints（Fstats（formula，…）
只提取类的一个简单对象
“breakpoints”
，而
breakpoints（formula，…）
设置整个
“breaksfull”
对象，从该对象中进行置信区间、系数测试，信息标准等可以计算。
这个问题似乎离题了，因为它更多的是关于统计方法的解释，而不是一个具体的编程问题。也许最好问一下这个问题，我认为它有两个组成部分：概念方面和编程方面。因此，我在这里回答了这个问题，而不是建议将其移动到交叉验证。