Perguntas com a marcação «quantile-regression»

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 …

10 expected-value  quantiles  quantile-regression 

Eu vi duas representações diferentes do estimador de regressão quantil que são Q ( βq) = ∑i : yEu≥ x′Euβnq∣yEu-x′Euβq∣ + ∑i : yEu&lt; x′Euβn( 1- q) ∣YEu-x′Euβq∣Q(βq)=∑Eu:yEu≥xEu′βnq∣yEu-xEu′βq∣+∑Eu:yEu&lt;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 \beta_q \mid + \sum^{n}_{i:y_{i}< x'_{i}\beta} (1-q)\mid y_i - x'_i \beta_q \mid e Q ( …

10 proof  quantile-regression  equivalence 

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 pontilhada.

9 r  data-visualization  quantile-regression 

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 …

9 logistic  quantile-regression 

Às vezes, diz-se que a regressão quantílica (QR) revela diferentes relações entre variáveis ​​em diferentes quantis da distribuição. Por exemplo, Le Cook et al. "Pensando além da média: um guia prático para o uso de métodos de regressão quantílica para pesquisa em serviços de saúde" implica que o QR permita …

8 interpretation  quantile-regression 

Eu tenho um resultado com a censura correta assim: y&lt;-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. Então, eu tentaria usar quantreg::crqpara ajustar um modelo de regressão quantílica censurada e começar com uma variável de intervenção binária: …

8 r  quantile-regression 

Quero incluir pesos de amostra no meu modelo de regressão quantil, mas não sei como fazer isso. Já defini meu peso, que são pesos replicados já fornecidos no conjunto de dados da pesquisa (calculado no pacote de pesquisa): w&lt;-svrepdesign(variables=data[,1:10],repweights=data[,11:30],type="BRR", combined.weights=TRUE, weights=r.weights, rho=0.5,dbname="") e meu modelo rq é: rq(y~x,tau=c(.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9),data=my.data)) Eu tentei …

8 r  quantile-regression 

Como formular regressão quantílica como um problema de programação linear? Ao olhar para o problema mediano dos quantis, sei que é minimize transforms into minimize s.t.∑i=1n|β0+Xiβ1−Yi|∑i=1neiei≥β0+Xiβ1−Yiei≥−(β0+Xiβ1−Yi)minimize ∑i=1n|β0+Xiβ1−Yi|transforms into minimize ∑i=1neis.t.ei≥β0+Xiβ1−Yiei≥−(β0+Xiβ1−Yi)\begin{align} \text{minimize } & \sum_{i=1}^n |\beta_0 + X_i \beta_1-Y_i|\\ \text{transforms into } & \\ \text{minimize } & \sum_{i=1}^n e_i\\ \text{s.t.} & …

8 regression  quantile-regression  linear-programming 

Eu tenho uma pergunta sobre o coeficiente de inclinação do OLS comparado ao da Regressão Quantil, ao enfrentar termos de erro homoscedástico. O modelo de população pode se parecer com: yEu=β0 0+β1 1xEu+vocêEuyi=β0+β1xi+uiy_i = \beta_0 + \beta_{1}x_i + u_i com vocêEuuiu_isendo termos de erro do iid. O coeficiente de inclinação …

8 regression  least-squares  quantile-regression 

Estou executando um modelo de oliv multivariado em que minha variável dependente é a Pontuação de consumo de alimentos , um índice criado pela soma ponderada das ocorrências de consumo de algumas categorias de alimentos. Embora eu tenha tentado especificações diferentes do modelo, escalado e / ou transformado os preditores …

7 mixed-model  heteroscedasticity  normality-assumption  multivariate-regression  quantile-regression