Questions marquées «quantile-regression»

La régression quantile nous permet d'estimer l'effet d'un ensemble de variables prédictives sur toute la distribution de la variable de résultat ou de tout quantile particulier.

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Quelle est la différence entre la régression quantile conditionnelle et inconditionnelle?
L'estimateur de régression de quantile conditionnel de Koenker et Basset (1978) pour le quantile est défini comme suit: où \ rho_ \ tau = u_i \ cdot (\ tau - 1 (u_i <0)) est une fonction de repondération (appelée fonction "check") des résidus 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} …
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Régression quantile: quelles erreurs-types?
La summary.rqfonction de la vignette quantreg fournit une multitude de choix pour les estimations d'erreur standard des coefficients de régression quantile. Quels sont les scénarios spéciaux où chacun devient optimal / souhaitable? "rang" qui produit des intervalles de confiance pour les paramètres estimés en inversant un test de rang tel …
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Comment fonctionne la régression quantile?
J'espère obtenir une explication intuitive et accessible de la régression quantile. Disons que j'ai un simple ensemble de données du résultat YYY et des prédicteurs X1,X2X1,X2X_1, X_2 . Si, par exemple, je lance une régression quantile à .25, .5, .75, et récupère .β0,.25,β1,.25...β2,.75β0,.25,β1,.25...β2,.75\beta_{0,.25},\beta_{1,.25}...\beta_{2,.75} Les valeurs trouvées simplement en ordonnant les …
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Régression quantile: fonction de perte
J'essaie de comprendre la régression quantile, mais une chose qui me fait souffrir est le choix de la fonction de perte. ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})ρτ(u)=u(τ-1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) Je sais que le minimum de l'attente de est égal au -quantile, mais quelle est la raison intuitive de commencer avec cette fonction? Je ne vois …
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Existe-t-il un
Ayant inclus un modèle de régression quantile dans un article, les examinateurs veulent que j'inclue ajusté dans l'article. J'ai calculé les pseudo- R 2 (d' après l'article JASA de Koenker et Machado en 1999 ) pour les trois quantiles d'intérêt pour mon étude.R2R2R^2R2R2R^2 Cependant, je n'ai jamais entendu parler d'un …
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R au carré dans la régression quantile
J'utilise la régression quantile pour trouver des prédicteurs du 90e centile de mes données. Je fais cela dans R en utilisant le quantregpackage. Comment puis-je déterminer pour la régression quantile qui indiquera le degré de variabilité expliqué par les variables prédictives?r2r2r^2 Ce que je veux vraiment savoir: "Toute méthode que …
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Expliquer la régression quantile aux non-statisticiens
J'ai récemment soumis un article, dans lequel j'ai utilisé la régression quantile, à un journal de psychologie. Bien que je pensais avoir déjà suffisamment réfléchi à une présentation claire de la régression quantile, les examinateurs ont demandé de meilleures explications sur la technique de régression quantile, étant seulement familier avec …
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Prédiction de régression quantile
Je suis intéressé à utiliser la régression quantile pour certains de mes modèles, mais j'aimerais avoir des clarifications sur ce que je peux réaliser en utilisant cette méthodologie. Je comprends que je peux obtenir une analyse plus robuste de la relation IV / DV , en particulier face aux valeurs …
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Comment résoudre la moindre déviation absolue par la méthode simplex?
Voici le problème d'écart le moins absolu sous concerné:. Je sais qu'il peut être réorganisé comme problème LP de la manière suivante: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 Mais je n'ai aucune idée de le résoudre étape …
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