Als «quantile-regression» getaggte Fragen

Die Quantilregression ermöglicht es uns, den Effekt einer Reihe von Prädiktorvariablen über die gesamte Verteilung der Ergebnisvariablen oder eines bestimmten Quantils abzuschätzen.

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Quantile Regression: Welche Standardfehler?
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 Parameter erzeugt, indem ein Rangtest wie in Koenker (1994) beschrieben invertiert wird. Die Standardoption setzt voraus, dass die …
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Wie funktioniert die Quantilregression?
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 .β0,.25,β1,.25...β2,.75β0,.25,β1,.25...β2,.75\beta_{0,.25},\beta_{1,.25}...\beta_{2,.75} Werden die -Werte durch einfaches Ordnen der Werte und Ausführen …
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Quantile Regression: Verlustfunktion
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&lt;0})ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) Ich weiß, dass das Minimum der Erwartung von gleich dem -Quantil ist, aber was ist der intuitive Grund, mit dieser Funktion zu beginnen? Ich sehe keinen Zusammenhang zwischen der …
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Gibt es ein angepasstes
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 .R2R2R^2R2R2R^2 Ich habe jedoch noch nie von …
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Wann ist die Quantilregression schlechter als die OLS?
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 verstehen" lautet, da wir einfach die mediane Regression als …
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R-Quadrat in der Quantil-Regression
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 möchte: "Jede Methode, mit der ich herausfinden kann, …
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Literatur zur IV-Quantil-Regression
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 Quantilregressionstechniken erweitern, die instrumentelle Variablen (IV) berücksichtigen. …
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Was sind die Vorteile der linearen Regression gegenüber der quantilen Regression?
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 lineare Regression liefert. Welche Vorteile hat die lineare …
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Erklären der Quantilregression für Nichtstatistiker
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 Quantilregressionstechnik, die nur mit der Standard-OLS-Regression vertraut ist. Wie kann man …
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Quantile Regressionsvorhersage
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 Ausreißern und Heteroskedastizität, aber in meinem Fall liegt …
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Wie löse ich die geringste absolute Abweichung mit der Simplex-Methode?
argminwL(w)=∑ni=1|yi−wTx|arg⁡minwL(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 ui≥−(xTw−yi)i=1,…,nui≥−(xTw−yi)i=1,…,nu_i \geq -\left(\textbf{x}^T\textbf{w}-y_{i}\right) \; i = 1,\ldots,n Aber ich habe keine Ahnung, wie ich es Schritt für Schritt lösen soll, da ich LP-Neuling bin. Hast du irgendeine Idee? Danke im Voraus! BEARBEITEN: Hier ist der letzte Stand, …
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