Domande taggate «quantile-regression»

La regressione quantile ci consente di stimare l'effetto di un insieme di variabili predittive sull'intera distribuzione della variabile di risultato o di un particolare quantile.

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Qual è la differenza tra regressione quantile condizionale e incondizionata?
Lo stimatore di regressione quantile condizionale di Koenker e Basset (1978) per il quantile è definito come dove \ rho_ \ tau = u_i \ cdot (\ tau - 1 (u_i <0)) è una funzione di ripesatura (chiamata funzione "check") dei residui u_i .τthτth\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 …
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Regressione quantile: quali errori standard?
La summary.rqfunzione della vignetta quantreg offre una moltitudine di scelte per le stime di errore standard dei coefficienti di regressione quantile. Quali sono gli scenari speciali in cui ognuno di questi diventa ottimale / desiderabile? "rango" che produce intervalli di confidenza per i parametri stimati invertendo un test di rango …
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Come funziona la regressione quantile?
Spero di ottenere una spiegazione intuitiva e accessibile della regressione quantile. Diciamo che ho un semplice set di dati del risultato e i predittori .YYYX1,X2X1,X2X_1, X_2 Se, ad esempio, eseguo una regressione quantile a .25, .5, .75 e torno indietro β0,.25,β1,.25...β2,.75β0,.25,β1,.25...β2,.75\beta_{0,.25},\beta_{1,.25}...\beta_{2,.75} . I valori ββ\beta trovano semplicemente ordinando i valori …
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Regressione quantile: funzione di perdita
Sto cercando di capire la regressione quantile, ma una cosa che mi fa soffrire è la scelta della funzione di perdita. ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) So che il minimo dell'aspettativa di ρτ(y−u)ρτ(y−u)\rho_\tau(y-u) è uguale a τ%τ%\tau\% -quantile, ma qual è la ragione intuitiva per iniziare con questa funzione? Non vedo la …
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Esiste un
Avendo incluso un modello di regressione quantile in un documento, i revisori vogliono che io includa aggiustato R2R2R^2 nel documento. Ho calcolato gli pseudo- s (dal documento JASA del 1999 di Koenker e Machado ) per i tre quantili di interesse per il mio studio.R2R2R^2 Tuttavia, non ho mai sentito …
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R-quadrato nella regressione quantile
Sto usando la regressione quantile per trovare predittori del 90 ° percentile dei miei dati. Lo sto facendo in R usando il quantregpacchetto. Come posso determinare per la regressione quantile che indicherà quanta variabilità viene spiegata dalle variabili predittive?r2r2r^2 Quello che voglio veramente sapere: "Qualunque metodo che posso usare per …
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Spiegare la regressione quantile ai non statisti
Di recente ho presentato un articolo in cui ho usato la regressione quantile a un giornale di psicologia. Sebbene pensassi di aver già pensato abbastanza in una chiara esposizione della regressione quantile, i revisori hanno chiesto spiegazioni migliori sulla tecnica di regressione quantile conoscendo solo la regressione OLS standard. Quindi, …
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Previsione di regressione quantile
Sono interessato a utilizzare la regressione quantile per alcuni dei miei modelli, ma vorrei avere alcuni chiarimenti su cosa posso ottenere utilizzando questa metodologia. Capisco di poter ottenere un'analisi più solida della relazione IV / DV , soprattutto di fronte a valori anomali ed eteroscedasticità, ma nel mio caso l'attenzione …
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Come risolvere la minima deviazione assoluta con il metodo simplex?
Ecco il problema di deviazione meno assoluto in questione: 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}| . So che può essere riorganizzato come problema LP nel seguente modo: 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 Ma non ho idea di risolverlo passo dopo passo, …
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