Вопросы с тегом «quantile-regression»

Условная квантиль оценка регрессии с помощью Koenker и Бассета (1978) для τthτth\tau^{th} квантиля определяется как β Q R = мин , где \ rho_ \ тау = u_i \ CDOT (\ тау - 1 (u_i <0)) является повторно - весовая функция (называемая «контрольной» - функцией) остатков u_i . βˆQR=minb∑i=1nρτ(yi−X′ibτ)β^QR=minb∑i=1nρτ(yi−Xi′bτ) \widehat{\beta}_{QR} …

38 quantile-regression 

summary.rqФункция от quantreg виньетки предоставляет множество вариантов для стандартных оценок погрешности квантилей коэффициентов регрессии. Каковы специальные сценарии, когда каждый из них становится оптимальным / желательным? «ранг», который дает доверительные интервалы для оцененных параметров путем инвертирования теста ранга, как описано в Koenker (1994). Опция по умолчанию предполагает, что ошибки являются iid, …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

Следуя моему вопросу об OLS , я задаюсь вопросом: какие диагностические графики существуют для квантильной регрессии? (и есть ли у R их реализация?) Быстрый поиск в гугле уже привел к появлению червя (о котором я никогда раньше не слышал), и я был бы рад узнать о других методах, о которых …

25 r  regression  diagnostic  quantile-regression  gamlss 

Я надеюсь получить интуитивное и доступное объяснение квантильной регрессии. Допустим, у меня есть простой набор данных результата и предикторов .YYYX1,X2X1,X2X_1, X_2 Если, например, я запускаю квантильную регрессию в .25, .5, .75 и получаю обратно .β0,.25,β1,.25...β2,.75β0,.25,β1,.25...β2,.75\beta_{0,.25},\beta_{1,.25}...\beta_{2,.75} Найдены ли значения простым упорядочением значений и выполнением линейной регрессии на основе примеров, которые находятся …

25 quantile-regression 

Я пытаюсь понять квантильную регрессию, но одна вещь, которая заставляет меня страдать, это выбор функции потерь. ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) Я знаю, что минимум ожидания равен -квентилю, но какова интуитивная причина начинать с этой функции? Я не вижу связи между минимизацией этой функции и квантиля. Может кто-нибудь объяснить это мне?τ %ρτ(y−u)ρτ(y−u)\rho_\tau(y-u)τ%τ%\tau\%

24 quantiles  loss-functions  quantile-regression 

Включив в статью модель квантильной регрессии, рецензенты хотят, чтобы я включил скорректированный в статью. Я рассчитал псевдо- R 2 s (из статьи JASA Коенкера и Мачадо 1999 года ) для трех интересующих меня квантилей для моего исследования.R2R2R^2R2R2R^2 Однако я никогда не слышал о скорректированном для квантильной регрессии и не знал, …

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

Помимо некоторых уникальных обстоятельств, когда мы абсолютно должны понимать условные средние отношения, в каких ситуациях исследователь должен выбрать OLS вместо квантильной регрессии? Я не хочу, чтобы ответ был «если нет смысла в понимании отношений хвоста», так как мы могли бы просто использовать медианную регрессию в качестве замены OLS.

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

Я использую квантильную регрессию, чтобы найти предикторы 90-го процентиля моих данных. Я делаю это в R, используя quantregпакет. Как я могу определить для квантильной регрессии, которая укажет, насколько изменчивость объясняется переменными предиктора?r2r2r^2 Что я действительно хочу знать: «Любой метод, который я могу использовать, чтобы найти, сколько изменчивости объясняется?». Уровни значимости …

21 r-squared  quantile-regression 

В последние месяцы я интенсивно читал о квантильной регрессии, готовясь к моей магистерской диссертации этим летом. В частности, я прочитал большую часть книги Роджера Кенкера 2005 года на эту тему. Теперь я хочу расширить это существующее знание методами квантильной регрессии, которые учитывают инструментальные переменные (IV). Похоже, что это активная область …

16 regression  references  econometrics  instrumental-variables  quantile-regression 

Модель линейной регрессии делает кучу предположений, что квантильная регрессия не делает, и, если предположения о линейной регрессии соблюдаются, то моя интуиция (и некоторый очень ограниченный опыт) состоит в том, что срединная регрессия даст почти идентичные результаты как линейная регрессия. Итак, какие преимущества имеет линейная регрессия? Это конечно более знакомо, но …

15 regression  multiple-regression  quantile-regression 

Я использую квантильную регрессию (например, через gbmили quantregв R) - фокусируюсь не на медиане, а на верхнем квантиле (например, 75-й). Исходя из опыта прогнозного моделирования, я хочу измерить, насколько хорошо модель вписывается в набор тестов, и иметь возможность описать это для бизнес-пользователя. Мой вопрос как? В типичной обстановке с непрерывной …

14 regression  data-mining  predictive-models  quantile-regression 

Недавно я представил статью, в которой использовал квантильную регрессию, в психологический журнал. Хотя я и думал, что уже достаточно размышлял над четким изложением квантильной регрессии, рецензенты попросили более подробных объяснений техники квантильной регрессии, поскольку знакомы только со стандартной регрессией МНК. Итак, как лучше всего объяснить квантильную регрессию в эмпирической статье …

14 quantile-regression  teaching 

Я заинтересован в использовании квантильной регрессии для некоторых из моих моделей, но хотел бы получить некоторые разъяснения о том, что я могу достичь с помощью этой методологии. Я понимаю , что я могу получить более надежный анализ IV / DV отношений , особенно когда сталкивается с выбросами и гетероскедастичностью, но …

13 predictive-models  quantile-regression 

Вот проблема наименьшего абсолютного отклонения в данной области:, Я знаю, что это может быть перестроено как проблема LP следующим образом: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 Но я понятия не имею, чтобы решить это шаг за шагом, …

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

В предыдущем посте я задавался вопросом, как справиться с оценками EQ-5D . Недавно я наткнулся на логистическую квантильную регрессию, предложенную Bottai и McKeown, которая представляет элегантный способ справиться с ограниченными результатами. Формула проста: л о гя т ( у) = Л о г( у- ум я нYм а х- у)logit(y)=log(y−yminymax−y)logit(y)=log(\frac{y-y_{min}}{y_{max}-y}) …

12 r  logistic  data-visualization  logit  quantile-regression