«quantile-regression» 태그된 질문

분위수 회귀를 사용하면 결과 변수의 전체 분포 또는 특정 분위수에 대한 예측 변수 집합의 효과를 추정 할 수 있습니다.

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분위수 회귀 : 표준 오류는 무엇입니까?
quantreg 비네팅 의 summary.rq기능 은 Quantile 회귀 계수의 표준 오차 추정에 대한 다양한 선택을 제공합니다. 이들 각각이 최적 / 바람직하게되는 특별한 시나리오는 무엇입니까? Koenker (1994)에 설명 된대로 순위 테스트를 반전하여 추정 된 매개 변수에 대한 신뢰 구간을 생성하는 "순위". 기본 옵션은 오류가 iid 인 것으로 가정하고 iid = FALSE 옵션은 …
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Quantile 회귀 분석에는 어떤 진단 도표가 있습니까?
OLS 에 대한 내 질문 에 따르면, Quantile 회귀 분석에 어떤 진단 플롯이 존재합니까? (그리고 R 구현이 있습니까?) 빠른 Google 검색은 이미 웜 플롯 (이전에 들어 본 적이없는)을 가지고 왔으며, 당신이 알고있는 더 많은 방법을 알게되어 기쁩니다. (Quantile-Regression을 위해 포팅 된 OLS 중 하나입니까?)
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회귀 분석은 어떻게 작동합니까?
Quantile 회귀에 대한 직관적이고 접근 가능한 설명을 얻고 싶습니다. 결과 대한 간단한 데이터 세트 와 예측 변수 X 1 , X 2 가 있다고 가정 해 봅시다 .YYYX1,X2X1,X2X_1, X_2 예를 들어, 나는 .25, .5, .75에서 Quantile 회귀를 실행하고 β0,.25,β1,.25...β2,.75β0,.25,β1,.25...β2,.75\beta_{0,.25},\beta_{1,.25}...\beta_{2,.75} . 입니까 ββ\beta 값은 단순히 주문 발견 yyy 값을 주어진 분위수 …
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분위수 회귀 : 손실 함수
나는 Quantile 회귀를 이해하려고 노력하고 있지만, 고통받는 한 가지는 손실 함수의 선택입니다. ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) 나는 의 최소 ​​기대치가 τ % -quantile 과 같다는 것을 알고 있지만,이 기능으로 시작하는 직관적 인 이유는 무엇입니까? 이 기능을 최소화하는 것과 Quantile의 관계는 보이지 않습니다. 누군가 나에게 설명 할 수 있습니까?ρτ(y−u)ρτ(y−u)\rho_\tau(y-u)τ%τ%\tau\%
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Quantile 회귀 모형에 대해 조정 된 와 같은 것이 있습니까?
논문에 Quantile 회귀 모델을 포함시킨 후, 검토 자들은 조정 된 를 논문에 포함시키기를 원합니다 . 나는 나의 연구에 관심있는 3 개의 Quantile에 대한 의사 ( Kenker and Machado의 1999 JASA 논문 )를 계산했다.R2R2R^2R2R2R^2 그러나 Quantile 회귀 분석을 위해 조정 된 대해 들어 본 적이 없으며 계산 방법을 모릅니다. 다음 중 …
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Quantile 회귀는 언제 OLS보다 나쁩니 까?
조건부 평균 관계를 절대적으로 이해해야하는 고유 한 상황 외에도 연구원이 Quantile Regression보다 OLS를 선택해야하는 상황은 무엇입니까? 나는 중간 회귀를 OLS 대체물로 사용할 수 있기 때문에 "꼬리 관계를 이해하는 데 쓸모가 없다면"이라는 대답을 원하지 않습니다.
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Quantile 회귀 분석에서 R 제곱
Quantile Regression을 사용하여 데이터의 90 번째 백분위 수 예측 변수를 찾습니다. quantreg패키지를 사용하여 R 에서이 작업을 수행하고 있습니다. 예측 변수에 의해 설명되는 변동의 정도를 나타내는 Quantile regression에 대한 를 어떻게 확인할 수 있습니까?아르 자형2r2r^2 내가 정말로 알고 싶은 것 : "얼마나 많은 변동성을 설명 할 수있는 방법이 있습니까?" P 값에 …
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IV Quantile 회귀에 관한 문헌
지난 몇 달 동안 저는 이번 여름에 석사 논문 준비를위한 Quantile 회귀에 대해 집중적으로 읽었습니다. 구체적으로 나는이 주제에 관한 Roger Koenker의 2005 년 책 대부분을 읽었습니다. 이제이 기존 지식을 확장하여 도구 변수 (IV)를 허용하는 회귀 기술을 양자화하려고합니다. 이것은 빠른 속도로 성장하고있는 활발한 연구 분야 인 것 같습니다. 누군가 나에게 제안 …
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Quantile 회귀에 비해 선형 회귀의 장점은 무엇입니까?
선형 회귀 모델은 가정의 무리하게 분위수 회귀는 선형 회귀의 가정이 충족되는 경우, 다음 내 직감 (그리고 매우 제한된 경험) 평균 회귀 선형 회귀 거의 동일한 결과를 얻을 것입니다하지 않습니다. 선형 회귀는 어떤 장점이 있습니까? 확실히 더 친숙하지만 그 이외의 것입니까?
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Quantile 모델링의 모델 성능
나는 중간 회귀에 중점을 두지 않고 대신 높은 양자 (예 : 75 번째) 를 통해 Quantile Regression (예 : via gbm또는 quantregR)을 사용하고 있습니다. 예측 모델링 배경에서 모델이 테스트 세트에 얼마나 적합한 지 측정하고이를 비즈니스 사용자에게 설명 할 수 있기를 원합니다. 내 질문은 어떻게? 연속 대상이있는 일반적인 설정에서 다음을 수행 …
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비 통계 학자에 대한 Quantile 회귀 설명
최근에 Quantile Regression을 사용한 논문을 심리학 저널에 제출했습니다. 나는 양자 회귀의 명확한 표현에 대해 충분한 생각을 이미 가지고 있다고 생각했지만, 검토 자들은 표준 OLS 회귀에만 익숙한 양자 회귀 기술에 대한 더 나은 설명을 요구했다. 그렇다면 경험적 논문에서 비 통계 학자에게 양자 회귀 분석을 설명하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
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Quantile 회귀 예측
일부 모델에 Quantile Regression을 사용하는 데 관심이 있지만이 방법을 사용하여 달성 할 수있는 사항에 대해 설명하고 싶습니다. 나는 특히 특이 치와 이분산성에 직면했을 때 IV / DV 관계에 대한보다 강력한 분석을 얻을 수 있지만 내 경우에는 예측에 중점을 둔다는 것을 이해합니다. 특히 더 복잡한 비선형 모델이나 부분 선형 회귀에 의존하지 …
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심플 렉스 방법으로 최소 절대 편차를 해결하는 방법은 무엇입니까?
다음은 가장 절대적인 편차 문제입니다.. LP 방식으로 다음과 같이 재배치 할 수 있다는 것을 알고 있습니다.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 그러나 LP의 초보자이기 때문에 단계별로 해결할 생각이 없습니다. 당신은 어떤 아이디어가 있습니까? 미리 감사드립니다! 편집하다: …
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로지스틱 Quantile 회귀 분석 – 결과를 가장 잘 전달하는 방법
이전 글 에서 EQ-5D 점수 를 다루는 방법에 대해 궁금했습니다 . 최근에 Bottai와 McKeown 이 제안한 로지스틱 Quantile 회귀 분석을 통해 우연한 결과를 다루는 우아한 방법을 소개했습니다. 공식은 간단합니다. logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(\frac{y-y_{min}}{y_{max}-y}) log (0) 및 0으로 나누지 않도록 범위를 작은 값인 확장하십시오 . 이것은 점수의 경계를 존중하는 환경을 제공합니다.ϵϵ\epsilon 문제는 모든 가 …
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