A regressão de quantil nos permite estimar o efeito de um conjunto de variáveis preditoras sobre toda a distribuição da variável de resultado ou qualquer quantil particular.
τt hτth\tau^{th} βˆQ R= minb∑i = 1nρτ( yEu- X′Eubτ)β^QR=minb∑Eu=1nρτ(yEu-XEu′bτ) \widehat{\beta}_{QR} = \min_{b} \sum^{n}_{i=1} \rho_\tau (y_i - X'_i b_\tau) ρτ= uEu⋅ ( τ- 1 ( uEu< 0 ) )ρτ=vocêEu⋅(τ-1(vocêEu<0 0))\rho_\tau = u_i\cdot (\tau -
A summary.rqfunção da vinheta quantreg fornece diversas opções para estimativas de erro padrão dos coeficientes de regressão quantílica. Quais são os cenários especiais em que cada um deles se torna ideal / desejável? "rank", que produz intervalos de confiança para os parâmetros estimados,...
Seguindo minha pergunta para o OLS , pergunto-me: que gráficos de diagnóstico existem para a regressão quantílica? (e há R implementação deles?) Uma rápida pesquisa no Google já veio com o gráfico de worms (sobre o qual nunca ouvi falar antes), e ficaria feliz em saber de mais métodos que você...
Espero obter uma explicação intuitiva e acessível da regressão quantílica. Digamos que eu tenha um conjunto de dados simples do resultado YYY e preditores X1,X2X1,X2X_1, X_2 . Se, por exemplo, eu executar uma regressão quantílica em 0,25, 0,5, 0,75 e retornar
Estou tentando entender a regressão quantílica, mas uma coisa que me faz sofrer é a escolha da função de perda. ρτ(u)=u(τ−1{u<0})ρτ(u)=u(τ−1{u<0})\rho_\tau(u) =
Além de algumas circunstâncias únicas em que devemos absolutamente entender a relação média condicional, quais são as situações em que um pesquisador deve escolher o OLS em vez da regressão quantílica? Não quero que a resposta seja "se não houver utilidade para entender os relacionamentos da...
Tendo incluído um modelo de regressão quantil em um artigo, os revisores querem que eu inclua ajustado no artigo. Eu calculei os pseudo- 2s (do artigo de JASA de Koenker e Machado em 1999 ) para os três quantis de interesse para o meu estudo.R2R2R^2R2R2R^2 Entretanto, nunca ouvi falar de um...
Estou usando a regressão quantílica para encontrar preditores do percentil 90 dos meus dados. Estou fazendo isso no R usando o quantregpacote. Como posso determinar r2r2r^2 para a regressão quantílica, que indicará quanto da variabilidade está sendo explicado pelas variáveis preditoras? O que eu...
Nos últimos meses, li intensamente sobre a regressão quantílica em preparação para minha tese de mestrado neste verão. Especificamente, li a maior parte do livro de Roger Koenker em 2005 sobre o assunto. Agora, quero expandir esse conhecimento existente para técnicas de regressão quantílica que...
O modelo de regressão linear faz um monte de suposições que a regressão quantílica não faz e, se as suposições da regressão linear forem atendidas, minha intuição (e alguma experiência muito limitada) é que a regressão mediana daria resultados quase idênticos aos da regressão linear. Então, quais...
Recentemente, enviei um artigo, no qual usei regressão quantílica, a uma revista de psicologia. Embora eu achasse que já havia pensado bastante em uma exposição clara da regressão quantílica, os revisores pediram explicações melhores sobre a técnica de regressão quantílica que só está familiarizada...
Estou usando regressão quantílica (por exemplo, via gbmou quantregem R) - não focando na mediana, mas em um quantil superior (por exemplo, 75º). Vindo de um histórico de modelagem preditiva, quero medir o quão bem o modelo se encaixa em um conjunto de testes e poder descrevê-lo para um usuário...
Estou interessado em usar a regressão quantílica para alguns dos meus modelos, mas gostaria de ter alguns esclarecimentos sobre o que posso obter usando essa metodologia. Eu entendo que eu posso obter uma análise mais robusta de IV / DV relacionamento , especialmente quando confrontados com...
Aqui está o problema de desvio menos absoluto em questão:. Eu sei que pode ser reorganizado como problema de LP da seguinte maneira: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...
Em um post anterior, eu me perguntei como lidar com as pontuações EQ-5D . Recentemente, me deparei com a regressão logística quantílica sugerida por Bottai e McKeown, que apresenta uma maneira elegante de lidar com resultados limitados. A fórmula é simples: l o geu t ( y) = l o g( y- ym i nym a...
Eu queria saber onde existe uma fórmula geral para relacionar o valor esperado de uma variável aleatória contínua como uma função dos quantis do mesmo rv O valor esperado de rv é definido como: E ( X ) = ∫ x d F X ( x ) e quantis são definidos como: Q p X = { x : F X ( x ) = p } = F - 1 X ( p )...
Eu vi duas representações diferentes do estimador de regressão quantil que são Q ( βq) = ∑i : yEu≥ x′Euβnq∣yEu-x′Euβq∣ + ∑i : yEu< x′Euβn( 1- q) ∣YEu-x′Euβq∣Q(βq)=∑Eu:yEu≥xEu′βnq∣yEu-xEu′βq∣+∑Eu:yEu<xEu′βn(1 1-q)∣yEu-xEu′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i...
Usando plot.rqo quantregpacote em R, podemos plotar a distribuição de estimativa do coeficiente e obter algo como isto: Quais são as linhas vermelhas pontilhadas? A pesquisa extensiva revelou que a do meio é a média de todas as 99 estimativas, mas ainda não sabemos sobre a linha vermelha...
Pesquisei um pouco no Google, mas não encontrei nada sobre isso. Suponha que você faça uma regressão do quantil no quinto quinto da variável dependente. Em seguida, você divide o DV no quinto quantil e rotula o resultado 0 e 1. Em seguida, você faz a regressão logística no DV...
Eu tenho um resultado com a censura correta assim: 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)) onde y=10.5estão os valores de censura corretos....