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有一種方法來構造分位數迴歸的置信區間:分位數迴歸的置信區間是多少?以及如何找到其他默認值?
x <- rnorm(1000)
y <- x + 2*rnorm(1000)
rqm1 <- rq(y~x)
summary(rqm1)
什麼是默認?是5%嗎?如何找到另一個,比如10%?
有一種方法來構造分位數迴歸的置信區間:分位數迴歸的置信區間是多少?以及如何找到其他默認值?
x <- rnorm(1000)
y <- x + 2*rnorm(1000)
rqm1 <- rq(y~x)
summary(rqm1)
什麼是默認?是5%嗎?如何找到另一個,比如10%?
你正在變得conf。因此,您可以使用summary.rq函數並將se =「boot」,「nid」,「iid」,「ker」選項設置爲獲取不同的標準錯誤。我已將它設置爲se =「boot」。它爲您的係數提供了標準錯誤,您可以在quatile公式中使用它來查找CI。
90%的人使用
qnorm(0.95)
95%的人使用
qnorm(0.975)
完整的代碼
library(quantreg)
x <- rnorm(1000)
y <- x + 2*rnorm(1000)
rqm1 <- rq(y~x)
summary.rq(rqm1, se="boot") -> rqm2
coef=rqm2$coefficients[,1]
err=rqm2$coefficients[,2]
ci <- list()
for (i in 1:length(coef)){
ci[[i]] <- coef[i] + c(-1,1)*err[i]*qnorm(0.975)}
這將返回您的攔截一個置信區間和所有的變量
這是一個很好的闕(我在文檔中找不到答案),但我認爲它屬於StackOverflow,因爲它只是關於'R',而不是關於分位數迴歸的統計屬性。 – 2013-05-09 11:02:49
你看過這個小插曲嗎,http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/rq/vig.pdf?在第4頁上,它說:「結果表格給出了第一列中的估計截距和斜率以及第二和第三列中這些參數的置信區間。默認情況下,這些置信區間通過描述的等級反演方法計算在Koenker(2005)第3.4.5節「。 – 2013-05-09 17:18:34
我做過了,但是沒有說明什麼是默認值以及如何將其更改爲另一個。 – 2013-05-09 20:40:40