Preguntas etiquetadas con quantile-regression

Me preguntaba dónde hay una fórmula general para relacionar el valor esperado de una variable aleatoria continua en función de los cuantiles del mismo rv. El valor esperado de rv se define como: E ( X ) = ∫ x d F X ( x ) y los cuantiles se …

10 expected-value  quantiles  quantile-regression 

He visto dos representaciones diferentes del estimador de regresión cuantil que son Q(βq)=∑i:yi≥x′iβnq∣yi−x′iβq∣+∑i:yi&lt;x′iβn(1−q)∣yi−x′iβq∣Q(βq)=∑i:yi≥xi′βnq∣yi−xi′βq∣+∑i:yi&lt;xi′βn(1−q)∣yi−xi′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 y Q ( βq) = ∑i = 1norteρq( yyo- x′yoβq) ,ρq( u ) = uyo( q- 1 ( uyo&lt; …

10 proof  quantile-regression  equivalence 

Usando plot.rqel quantregpaquete en R, podemos trazar la distribución de estimación de coeficientes y obtener algo como esto: ¿Cuáles son las líneas rojas punteadas? La búsqueda exhaustiva en Google ha revelado que el del medio es el promedio de las 99 estimaciones, pero aún no conoce la línea roja punteada.

9 r  data-visualization  quantile-regression 

A veces se dice que la regresión cuantil (QR) revela diferentes relaciones entre variables en diferentes cuantiles de la distribución. Por ejemplo, Le Cook et al. "Pensar más allá de la media: una guía práctica para el uso de métodos de regresión cuantil para la investigación en servicios de salud" …

8 interpretation  quantile-regression 

Tengo un resultado con la censura correcta como esta: 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)) donde y=10.5están los valores correctos de censura. Luego, trataría de usar quantreg::crqpara ajustar un modelo de regresión cuantil censurado y comenzar con una variable de intervención binaria: …

8 r  quantile-regression 

Quiero incluir pesos de muestra en mi modelo de regresión cuantil, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. Ya he definido mi peso, que son los pesos replicados que ya figuran en el conjunto de datos de la encuesta (calculado en el paquete de la encuesta): w&lt;-svrepdesign(variables=data[,1:10],repweights=data[,11:30],type="BRR", combined.weights=TRUE, weights=r.weights, rho=0.5,dbname="") …

8 r  quantile-regression