Hồi quy lượng tử: Lỗi tiêu chuẩn nào?

Các summary.rqchức năng từ họa tiết quantreg cung cấp vô số lựa chọn cho các ước tính sai số chuẩn của hệ số hồi quy quantile. Các kịch bản đặc biệt mà mỗi trong số chúng trở nên tối ưu / mong muốn là gì?

"Xếp hạng" tạo ra khoảng tin cậy cho các tham số ước tính bằng cách đảo ngược kiểm tra xếp hạng như được mô tả trong Koenker (1994). Tùy chọn mặc định giả định rằng các lỗi là iid, trong khi tùy chọn iid = FALSE thực hiện đề xuất của Koenker Machado (1999). Xem tài liệu cho rq.fit.br để biết thêm đối số.
"Iid" giả định rằng các lỗi là iid và tính toán ước tính của ma trận hiệp phương sai tiệm cận như trong KB (1978).
"nid" giả định tuyến tính cục bộ (tính bằng tau) (tính bằng x) của các hàm lượng tử có điều kiện và tính toán ước tính của bánh sandwich Huber bằng cách sử dụng ước tính cục bộ về độ thưa.
"ker" sử dụng ước tính nhân của bánh sandwich theo đề xuất của Powell (1990).
"Boot" thực hiện một trong một số lựa chọn thay thế bootstrapping có thể để ước tính các lỗi tiêu chuẩn.

Tôi đã đọc ít nhất 20 bài báo thực nghiệm trong đó điều này được áp dụng theo chuỗi thời gian hoặc kích thước mặt cắt ngang và không thấy đề cập đến lựa chọn lỗi tiêu chuẩn.

r standard-error quantile-regression estimators

— Jase
nguồn

Tôi hy vọng bạn nhận được nhiều câu trả lời cho câu hỏi tuyệt vời này. Chúng tôi cần một số hướng dẫn trong lĩnh vực này. Một cách tiếp cận, thực hiện dễ dàng bằng cách R rmsgói của bootcovchức năng là để lưu các hệ số hồi quy bootstrap lặp (

s) và sử dụng bootstrap trăm phi tham niềm tin cách tiếp cận để có được khoảng thời gian khoảng tin cậy cho bất kỳ độ tương phản (sự kết hợp của

s) quan tâm.

β

$\beta$

β

$\beta$

— Frank Harrell

Câu hỏi tuyệt vời, tôi được nói trong lớp "luôn luôn sử dụng bootstrapping" nhưng tôi không chắc chính xác tại sao vì tôi không quen với lý thuyết đằng sau các phương pháp khác.

— Tối đa Gordon

Bạn đã xem qua bài báo Koenker và Hallock (2000): Hồi quy lượng tử: Giới thiệu ( econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf )? Bootstrap được ưa thích hơn vì nó không đưa ra giả định nào về phân phối phản hồi (trang 47, hồi quy lượng tử, Hao và Naiman, 2007). Ngoài ra, lưu ý rằng "... các giả định cho quy trình tiệm cận thường không giữ được và ngay cả khi các giả định này được thỏa mãn, thì rất khó để giải quyết lỗi tiêu chuẩn của thang đo được xây dựng và dịch chuyển độ lệch (tr. 43) .. . "

— Số liệu

Không phải bootstrap resampling giả định rằng đồng phục trước là không thông tin?

— EngrStudent - Phục hồi Monica

@Metrics: Có lẽ bạn nên đăng nó như một câu trả lời?

— ness101

Bạn đã xem qua bài báo Koenker và Hallock (2000): Hồi quy lượng tử: Giới thiệu (econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf)? Bootstrap được ưa thích hơn vì nó không đưa ra giả định nào về phân phối phản hồi (trang 47, hồi quy lượng tử, Hao và Naiman, 2007). Ngoài ra, lưu ý rằng "... các giả định cho quy trình tiệm cận thường không giữ được và ngay cả khi các giả định này được thỏa mãn, thì rất khó để giải quyết lỗi tiêu chuẩn của thang đo được xây dựng và dịch chuyển độ lệch (tr. 43) .. . "

— Số liệu
nguồn