«quantile-regression» etiketlenmiş sorular

Nicelik regresyonu, bir dizi yordayıcı değişkenin, sonuç değişkeninin veya herhangi bir belirli niceliğin tüm dağılımı üzerindeki etkisini tahmin etmemize izin verir.

2
Koşullu ve koşulsuz kuantil regresyon arasındaki fark nedir?
Koenker ve Basset'in (1978) quantile için koşullu nicel regresyon tahmincisi burada \ rho_ \ tau = u_i \ cdot (\ tau - 1 (u_i &lt;0)) yeniden ağırlıklandırma işlevidir ("check" -function işlevi) artıkların 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 (y_i - X'_i b_\tau) ρτ=ui⋅(τ−1(ui&lt;0))ρτ=ui⋅(τ−1(ui&lt;0))\rho_\tau = u_i\cdot (\tau - 1(u_i<0))uiuiu_i …
1
Kuantil regresyon: Hangi standart hatalar?
summary.rqDan işlev quantreg skeç dilim regresyon katsayılarının standart hata tahminleri için seçimler çok sayıda sağlar. Bunların her birinin optimal / arzu edilir hale geldiği özel senaryolar nelerdir? Koenker'de (1994) açıklandığı gibi bir sıralama testini ters çevirerek tahmini parametreler için güven aralıkları üreten "sıralama". Varsayılan seçenek hataların kimliğini varsayırken, iid = …
1
Kuantil regresyon için hangi tanı grafikleri var?
OLS ile ilgili sorumu takiben merak ediyorum: kuantil regresyon için hangi tanı grafikleri var? (ve bunların R uygulaması var mı?) Hızlı bir google araması zaten (daha önce hiç duymadığım) solucan komplosuyla geldi ve hakkında bilmeniz gereken daha fazla yöntemi bilmekten mutluluk duyarım. (bunlardan herhangi biri kuantil regresyon için kullanılan OLS'tan …
2
Kuantil regresyon “nasıl çalışır”?
Kuantil regresyonun sezgisel ve erişilebilir bir açıklamasını almayı umuyorum. Diyelim ki basit bir sonuç veri kümesine YYYve öngörücülerine .X1, X2X1,X2X_1, X_2 Örneğin, .25, .5, bir regresyon çalıştırırsam ve .β0 , .25, β1 , .25. . . β2 , .75β0,0,25,β1,0,25...β2,.75\beta_{0,.25},\beta_{1,.25}...\beta_{2,.75} İstiyorsunuz değerleri sadece sipariş tarafından bulunan değerleri ve belirli bir dağılım …
2
Kuantil regresyon: Kayıp fonksiyonu
Kuantil regresyonu anlamaya çalışıyorum, fakat beni acı çeken bir şey, kayıp fonksiyonunun seçimi. ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) beklentisinin -quantile değerine eşit olduğunu biliyorum, ancak bu işlevle başlamak için sezgisel neden nedir? Bu işlevi minimize etmek ile nicelik arasındaki ilişkiyi görmüyorum. Biri bana açıklayabilir mi?ρτ(y−u)ρτ(y−u)\rho_\tau(y-u)τ%τ%\tau\%
2
Bir ayarlanabilir diye bir şey yoktur
Bir gazetede bir dilim regresyon modeli dahil olması, yorumcular beni düzeltilmiş eklemek istediğiniz kağıtta. Ben sözde hesapladık R 2 (dan s Koenker ve Machado 1999 JASA kağıt benim çalışma için ilgi üç miktarlar için).R2R2R^2R2R2R^2 Ancak, ben bir düzeltilmiş hiç duymadım kuantil gerileme ve bunu nasıl hesaplanacağını bilemeyiz. Sizden aşağıdakilerden birini …
2
Kuantil regresyonda R-kare
Verilerimin yüzde 90’ının tahmin edicilerini bulmak için nicel regresyon kullanıyorum. Bunu quantregpaket kullanarak R'de yapıyorum . Nasıl belirleyebilir tahmini değişkenleri ile açıklanabilir ediliyor nasıl değişkenlik kadar gösterecektir kuantil regresyon için?r2r2r^2 Gerçekten bilmek istediğim: "Değişkenliğin ne kadarının açıklandığını bulmak için kullanabileceğim herhangi bir yöntem var mı?". P değerlerine göre anlamlılık düzeyleri …
3
IV kantil regresyon üzerine literatür
Son aylarda bu yaz yüksek lisans tezime hazırlıkta kantil regresyon hakkında yoğun bir şekilde okudum. Özellikle Roger Koenker'in konuyla ilgili 2005 kitabının çoğunu okudum. Şimdi bu mevcut bilgiyi enstrümantal değişkenlere izin veren kantil regresyon tekniklerine genişletmek istiyorum (IV). Bu, hızla büyüyen aktif bir araştırma alanı gibi görünüyor. Belki biri bana …
3
Doğrusal regresyonun kantil regresyona göre avantajları nelerdir?
Doğrusal regresyon modeli varsayımları bir demet yapar dilim regresyon doğrusal regresyon varsayımları yerine getirilmesi halinde ve, sonra benim sezgi (ve bazı çok sınırlı deneyimi) medyan regresyon doğrusal regresyon olarak hemen hemen aynı sonuçları vereceğini olduğunu gelmez. Peki, lineer regresyonun ne gibi avantajları vardır? Kesinlikle daha tanıdık, ama bundan başka?
2
Niceliksel modellemede model performansı
Kuantil regresyon kullanıyorum (örneğin R aracılığıyla gbmveya quantregR ile) - medyana odaklanmak yerine üst kuantile (örneğin 75.) odaklanmak. Tahminli bir modelleme geçmişinden geldiğimde, modelin bir test setine ne kadar iyi uyduğunu ölçmek ve bunu bir işletme kullanıcısına açıklayabilmek istiyorum. Benim sorum nasıl? Sürekli hedefli tipik bir ortamda aşağıdakileri yapabilirim: Genel …
2
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?
2
Kuantil regresyon tahmini
Bazı modellerim için kantil regresyon kullanmakla ilgileniyorum, ancak bu metodolojiyi kullanarak neyi başarabileceğim konusunda bazı açıklamalar yapmak istiyorum. IV / DV ilişkisinin daha güçlü bir analizini elde edebileceğimi anlıyorum . Özellikle, daha karmaşık doğrusal olmayan modellere, hatta parçalı doğrusal regresyona başvurmadan modellerimin uyumluluğunu iyileştirmekle ilgileniyorum. Tahminlerde, öngörücülerin değerine bağlı olarak …
2
Simpleks yöntemle en az mutlak sapmayı nasıl çözebilirim?
İlgili en az mutlak sapma sorunu:. LP problemi olarak aşağıdaki şekilde yeniden düzenlenebileceğini biliyorum:argminwL ( w ) = ∑ni = 1| yben- 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 = 1ubenmin∑i=1nui\min \sum_{i=1}^{n}u_{i} uben≥ xTw - ybeni = 1 , … , nui≥xTw−yii=1,…,nu_i \geq \textbf{x}^T\textbf{w}- y_{i} \; i = 1,\ldots,n uben≥ - …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.