İstatistikçi olmayanlara kantil regresyonu açıklama

Kısa süre önce bir psikoloji dergisine kantil regresyon kullandığım bir bildiri gönderdim. Kantil regresyonun açık bir sergisinde zaten yeterince düşünmüş olduğumu düşünmeme rağmen, hakemler, kantil regresyon tekniğinin sadece standart OLS regresyonuna aşina olduğunu daha iyi açıklamalarını istedi.

Peki, istatistikçi olmayanlara ampirik regresyonu açıklamanın en iyi yolu nedir?

quantile-regression teaching

— Johannes
kaynak

Sanırım neden en küçük kareler regresyonuna göre kantil regresyonu seçtiğinizi açıklamanız gerekiyor. Kalıntılar normalde en küçük kareler regresyonu kullanılarak dağılmadı mı?

— Glen

Teorik nedenlerle kantil regresyonu seçtik. Özellikle, bağımlı değişkenin tüm dağılımı ile ilgileniyorduk.

— Johannes

@Johannes, sen bulabilir bu da değinir yararlı ve literatürü. Ayrıca, Glen, Normal olmayan kalıntılar OLS kullanarak ekarte etmek için bir neden değildir; örneğin buraya bakınız .

— konuk

kalıntılar normal en küçük karelerden önemli ölçüde ayrılırsa, aykırı değerlere olan duyarlılığı nedeniyle iyi bir tahmin yöntemi olmayabilir diyebilirim. Bu nedenle sağlam bir alternatif OLS gereklidir.

— Michael R.Chernick

Bu, 2014 yılında yayınlanan "Gelişim bilimleri çalışmalarında kantil regresyon" adlı mükemmel bir giriş. Child Dev 85: 861-881.

— N Brouwer

Yanıtlar:

Teknikleri değil, motivasyonu vurgulamayı düşünürdüm (sadece referans verin). Özellikle:

Dağıtım ücretsiz: hata dağıtımının parametrik biçimini almak istemezsiniz.
Sağlamlık: bağımlı değişkeninizin kontamine olabileceğinden şüpheleniyorsunuz.

Bütün (koşullu) dağılımın kendiliğinden kurtarılması, kantil regresyonu haklı çıkarmaz, çünkü Normallik varsayımı altında, tüm dağılımın geri kazanılması için ortalama ve varyans yeterlidir. Aynı şey diğer herhangi bir parametrik hata dağılımı için de geçerlidir.

— JohnRos
kaynak

"Bütün dağılımı kurtarmak için ortalama ve varyans yeterlidir" anlamında değilim. Bağımlı değişkenimin BMI olduğunu ve dağıtımının kuyruğundaki bireylere çıkarım yapmakla ilgilendiğimizi varsayalım, normal regresyon yöntemlerini tam olarak nasıl kullanabilirim?

— Davide

İncelemecinin / kitlenin daha basit istatistikleri anlaması yoluyla sezgiselliği geliştirmeye çalışın.

Neden merkezi eğilimin bir ölçüsü olarak ortalama yerine medyan kullanıyorsunuz? Bu noktayı iletebiliyorsanız, geri kalanı takip etmelidir.

— tshauck
kaynak