Pertanyaan yang diberi tag «quantile-regression»

Estimator regresi kuantil bersyarat oleh Koenker dan Basset (1978) untuk kuantil didefinisikan sebagaiβ Qτt hτth\tau^{th} βˆQR=minb∑i=1nρτ(yi−X′ibτ)β^QR=minb∑i=1nρτ(yi−Xi′bτ) \widehat{\beta}_{QR} = \min_{b} \sum^{n}_{i=1} \rho_\tau (y_i - X'_i b_\tau) mana adalah fungsi pembobotan ulang (disebut "periksa" -fungsi) residu u_i .ρτ=ui⋅(τ−1(ui&lt;0))ρτ=ui⋅(τ−1(ui&lt;0))\rho_\tau = u_i\cdot (\tau - 1(u_i<0))uiuiu_i Dalam sebuah makalah oleh Firpo et al. (2009) , …

38 quantile-regression 

The summary.rqfungsi dari sketsa quantreg menyediakan banyak pilihan untuk perkiraan standard error dari koefisien regresi kuantil. Apa skenario khusus di mana masing-masing menjadi optimal / diinginkan? "peringkat" yang menghasilkan interval kepercayaan untuk parameter yang diestimasi dengan membalikkan tes peringkat seperti yang dijelaskan dalam Koenker (1994). Opsi default mengasumsikan bahwa kesalahan …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

Mengikuti pertanyaan saya untuk OLS , saya bertanya-tanya: plot diagnostik apa yang ada untuk regresi kuantil? (dan apakah ada implementasi R dari mereka?) Pencarian google cepat telah muncul dengan plot worm (yang belum pernah saya dengar sebelumnya), dan saya akan senang mengetahui lebih banyak metode yang mungkin Anda ketahui. (Apakah …

25 r  regression  diagnostic  quantile-regression  gamlss 

Saya berharap mendapatkan penjelasan intuitif dan dapat diakses dari regresi kuantil. Katakanlah saya memiliki dataset sederhana hasil , dan prediktor .X 1 , X 2YYYX1, X2X1,X2X_1, X_2 Misalnya, jika saya menjalankan regresi kuantil pada 0,25, .5, .75, dan mendapatkan kembali .β0 , .25, β1 , .25. . . β2 , …

25 quantile-regression 

Saya mencoba memahami regresi kuantitatif, tetapi satu hal yang membuat saya menderita adalah pilihan fungsi kerugian. ρτ( u ) = u ( τ- 1{ u &lt; 0 })ρτ(kamu)=kamu(τ-1{kamu&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) Saya tahu bahwa minimum harapan sama dengan -quantile, tetapi apa alasan intuitif untuk memulai dengan fungsi ini? Saya tidak melihat …

24 quantiles  loss-functions  quantile-regression 

Setelah memasukkan model regresi kuantil dalam makalah, pengulas ingin saya memasukkan disesuaikanR2R2R^2 di koran. Saya telah menghitung pseudo-R2R2R^2 (darimakalah JASA 1999 karya Koenker dan Machado) untuk tiga kuantil yang menarik untuk studi saya. Namun, saya tidak pernah mendengar sebuah disesuaikan R2R2R^2 untuk regresi kuantil dan tidak akan tahu bagaimana cara …

22 goodness-of-fit  r-squared  quantile-regression 

Terlepas dari beberapa keadaan unik di mana kita benar-benar harus memahami hubungan rata-rata bersyarat, apa situasi di mana seorang peneliti harus memilih OLS daripada Regresi Kuantil? Saya tidak ingin jawabannya menjadi "jika tidak ada gunanya memahami hubungan ekor", karena kita bisa menggunakan regresi median sebagai pengganti OLS.

22 least-squares  econometrics  regression-strategies  quantile-regression  semiparametric 

Saya menggunakan regresi kuantil untuk menemukan prediktor persentil ke-90 data saya. Saya melakukan ini di R menggunakan quantregpaket. Bagaimana saya bisa menentukan untuk regresi kuantil yang akan menunjukkan berapa banyak variabilitas dijelaskan oleh variabel prediktor?r2r2r^2 Apa yang benar-benar ingin saya ketahui: "Apakah ada metode yang dapat saya gunakan untuk menemukan …

21 r-squared  quantile-regression 

Dalam beberapa bulan terakhir saya telah membaca secara intensif tentang regresi kuantil dalam persiapan untuk tesis master saya musim panas ini. Secara khusus saya telah membaca sebagian besar buku 2005 Roger Koenker pada topik ini. Sekarang saya ingin memperluas pengetahuan yang ada ini ke teknik regresi kuantil yang memungkinkan untuk …

16 regression  references  econometrics  instrumental-variables  quantile-regression 

The regresi linier Model membuat sekelompok asumsi yang regresi kuantil tidak dan, jika asumsi regresi linier terpenuhi, maka saya intuisi (dan beberapa pengalaman yang sangat terbatas) adalah bahwa regresi median akan memberikan hasil yang hampir sama sebagai regresi linier. Jadi, apa kelebihan yang dimiliki regresi linier? Ini tentu lebih akrab, …

15 regression  multiple-regression  quantile-regression 

Saya menggunakan regresi kuantil (misalnya melalui gbmatau quantregdalam R) - tidak berfokus pada median melainkan kuantil atas (misalnya ke-75). Berasal dari latar belakang pemodelan prediktif, saya ingin mengukur seberapa baik model tersebut cocok pada set uji dan dapat menggambarkan ini kepada pengguna bisnis. Pertanyaan saya adalah bagaimana? Dalam pengaturan tipikal …

14 regression  data-mining  predictive-models  quantile-regression 

Saya baru-baru ini mengirimkan makalah, di mana saya menggunakan regresi kuantil, ke jurnal psikologi. Meskipun saya pikir saya sudah menaruh cukup pemikiran dalam eksposisi yang jelas dari regresi kuantil, pengulas meminta penjelasan yang lebih baik dari teknik regresi kuantil yang hanya akrab dengan regresi OLS standar. Jadi, apa cara terbaik …

14 quantile-regression  teaching 

Saya tertarik menggunakan regresi kuantil untuk beberapa model saya, tetapi ingin memiliki beberapa klarifikasi tentang apa yang dapat saya capai dengan menggunakan metodologi ini. Saya mengerti saya bisa mendapatkan analisis yang lebih kuat tentang hubungan IV / DV , terutama ketika dihadapkan dengan outlier dan heteroskedastisitas, tetapi dalam kasus saya …

13 predictive-models  quantile-regression 

Berikut adalah masalah deviasi absolut terkecil yang terkait:. Saya tahu ini bisa diatur ulang sebagai masalah LP dengan cara berikut: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 Tapi saya tidak punya ide untuk menyelesaikannya langkah demi langkah, karena …

12 regression  optimization  quantile-regression  linear-programming  least-absolute-deviations 

Dalam posting sebelumnya saya bertanya-tanya bagaimana cara menangani skor EQ-5D . Baru-baru ini saya menemukan regresi kuantil logistik yang disarankan oleh Bottai dan McKeown yang memperkenalkan cara yang elegan untuk menangani hasil yang terbatas. Rumusnya sederhana: logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(\frac{y-y_{min}}{y_{max}-y}) Untuk menghindari log (0) dan pembagian dengan 0 Anda memperluas rentang dengan nilai …

12 r  logistic  data-visualization  logit  quantile-regression