Die Quantilregression ermöglicht es uns, den Effekt einer Reihe von Prädiktorvariablen über die gesamte Verteilung der Ergebnisvariablen oder eines bestimmten Quantils abzuschätzen.
Die bedingte Quantilsregression Schätzer durch Koenker und Basset (1978) für die Quantil ist definiert als β Q R = min b n Σ i = 1 & rgr; τ ( y i - X ' i b τ ) wobei & rgr; τ = u i ⋅ ( τ - 1 ( u i < 0 ) ) ist eine Neugewichtungsfunktion ("Prüffunktion" genannt) der Residuenτt...
Die summary.rqFunktion aus der Quantreg-Vignette bietet eine Vielzahl von Auswahlmöglichkeiten für Standardfehlerschätzungen von Quantilregressionskoeffizienten . In welchen speziellen Szenarien wird jedes dieser Szenarien optimal / wünschenswert? "rank", das Konfidenzintervalle für die geschätzten...
Nach meiner Frage an OLS frage ich mich: Welche diagnostischen Diagramme gibt es für die Quantilregression? (Und gibt es R Implementierung von ihnen?) Bei einer schnellen Google-Suche wurde bereits das Wurmdiagramm gefunden (von dem ich noch nie gehört habe), und ich würde mich über weitere...
Ich hoffe auf eine intuitive, verständliche Erklärung der Quantilregression. Angenommen, ich habe einen einfachen Datensatz mit dem Ergebnis und den Prädiktoren .X 1 , X 2YYYX1,X2X1,X2X_1, X_2 Wenn ich zum Beispiel eine Quantil-Regression bei .25, .5, .75 durchführe und
Ich versuche, die Quantil-Regression zu verstehen, aber eine Sache, die mich leiden lässt, ist die Wahl der Verlustfunktion. ρτ(u)=u(τ−1{u<0})ρτ(u)=u(τ−1{u<0})\rho_\tau(u) =
Abgesehen von einigen besonderen Umständen, in denen wir die bedingte mittlere Beziehung unbedingt verstehen müssen, in welchen Situationen sollte ein Forscher OLS anstelle von Quantile Regression wählen? Ich möchte nicht, dass die Antwort "wenn es keinen Sinn macht, die Schwanzbeziehungen zu...
Nachdem ich ein Quantil-Regressionsmodell in eine Arbeit aufgenommen habe, möchten die Gutachter, dass ich angepasstes in die Arbeit einbeziehe. Ich habe die Pseudo- s (aus der JASA-Arbeit von Koenker und Machado von 1999 ) für die drei für meine Studie interessanten Quantile berechnet...
Ich verwende die Quantilregression, um Prädiktoren für das 90. Perzentil meiner Daten zu finden. Ich mache dies in R mit dem quantregPaket. Wie kann ich für die Quantilregression bestimmen, die angibt, wie viel Variabilität durch Prädiktorvariablen erklärt wird?r2r2r^2 Was ich wirklich wissen...
In den letzten Monaten habe ich mich intensiv mit der quantilen Regression in Vorbereitung auf meine Masterarbeit in diesem Sommer beschäftigt. Insbesondere habe ich den größten Teil von Roger Koenkers 2005er Buch zu diesem Thema gelesen. Jetzt möchte ich dieses vorhandene Wissen auf...
Das Modell der linearen Regression geht von einer Reihe von Annahmen aus, die die Quantilregression nicht zulässt. Wenn die Annahmen der linearen Regression erfüllt sind, ist meine Intuition (und einige sehr begrenzte Erfahrungen), dass die mediane Regression nahezu identische Ergebnisse wie die...
Ich habe kürzlich eine Arbeit in einem Psychologie-Journal eingereicht, in der ich die Quantile-Regression verwendet habe. Obwohl ich dachte, ich hätte bereits genug Gedanken in eine klare Darstellung der Quantilregression gesteckt, fragten die Rezensenten nach besseren Erklärungen für die...
Ich verwende die Quantil-Regression (zum Beispiel über gbmoder quantregin R) - und konzentriere mich nicht auf den Median, sondern auf ein oberes Quantil (zum Beispiel 75.). Ausgehend von einem prädiktiven Modellierungshintergrund möchte ich messen, wie gut das Modell in ein Test-Set passt, und...
Ich bin daran interessiert, die Quantilregression für einige meiner Modelle zu verwenden, möchte jedoch einige Erläuterungen dazu erhalten, was ich mit dieser Methodik erreichen kann. Ich verstehe, dass ich eine zuverlässigere Analyse der IV / DV- Beziehung erhalten kann , insbesondere bei...
argminwL(w)=∑ni=1|yi−wTx|argminwL(w)=∑i=1n|yi−wTx| \underset{\textbf{w}}{\arg\min} L(w)=\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\textbf{w}^T\textbf{x}| min∑ni=1uimin∑i=1nui\min \sum_{i=1}^{n}u_{i} ui≥xTw−yii=1,…,nui≥xTw−yii=1,…,nu_i \geq \textbf{x}^T\textbf{w}- y_{i} \; i = 1,\ldots,n...
In einem früheren Beitrag habe ich mich gefragt, wie ich mit EQ-5D-Scores umgehen soll . Kürzlich bin ich auf eine logistische Quantil-Regression gestoßen, die Bottai und McKeown vorgeschlagen haben und die eine elegante Methode für den Umgang mit begrenzten Ergebnissen einführt. Die Formel ist...
Ich habe mich gefragt, wo es eine allgemeine Formel gibt, um den erwarteten Wert einer kontinuierlichen Zufallsvariablen als Funktion der Quantile desselben rv in Beziehung zu setzen. Der erwartete Wert von rv ist definiert als: und Quantile sind definiert als: für
Ich habe zwei verschiedene Darstellungen des Quantilregressionsschätzers gesehen, die sind Q(βq)=∑i:yi≥x′iβnq∣yi−x′iβq∣+∑i:yi<x′iβn(1−q)∣yi−x′iβq∣Q(βq)=∑i:yi≥xi′βnq∣yi−xi′βq∣+∑i:yi<xi′βn(1−q)∣yi−xi′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid +...
Mit plot.rqdem quantregPaket in R können wir die Koeffizientenschätzungsverteilung darstellen und so etwas erhalten: Was sind die gepunkteten roten Linien? Ausgiebiges Googeln hat ergeben, dass die mittlere der Durchschnitt aller 99 Schätzungen ist, aber immer noch nichts über die gepunktete rote...
Ich habe ein bisschen gegoogelt, aber nichts gefunden. Angenommen, Sie führen eine Quantilregression für das q-te Quantil der abhängigen Variablen durch. Dann teilen Sie den DV beim q-ten Quantil auf und beschriften das Ergebnis mit 0 und 1. Anschließend führen Sie eine logistische Regression für...
Ich habe ein Ergebnis mit der richtigen Zensur wie folgt: y<-c(rep(2.83,3), rep(3.17,4), rep(3.83,4), rep(4.17,5), rep(4.83,8), rep(5.5,3), rep(7.17,5), rep(8.17,7), rep(8.83,12), rep(9.5, 12), rep(9.83,17), rep(10.17,30), rep(10.50,100)) Wo y=10.5sind die richtigen Zensurwerte?...