मात्रात्मक प्रतिगमन: कौन सी मानक त्रुटियां?

Question

summary.rqसे समारोह quantreg शब्दचित्र quantile प्रतिगमन गुणांक की मानक त्रुटि अनुमानों के लिए विकल्प की एक भीड़ प्रदान करता है। वे कौन से विशेष परिदृश्य हैं जहाँ इनमें से प्रत्येक इष्टतम / वांछनीय हो जाता है?

• "रैंक" जो कोएन्केर (1994) में वर्णित रैंक टेस्ट को सम्मिलित करके अनुमानित मापदंडों के लिए आत्मविश्वास अंतराल पैदा करता है। डिफ़ॉल्ट विकल्प मानता है कि त्रुटियाँ iid हैं, जबकि विकल्प iid = FALSE Koenker Machado (1999) के प्रस्ताव को लागू करता है। अतिरिक्त तर्कों के लिए rq.fit.br के दस्तावेज़ देखें।

• "Iid" जो यह मानता है कि त्रुटियां आईआईडी हैं और KB (1978) के अनुसार स्पर्शोन्मुख सहसंयोजक मैट्रिक्स के एक अनुमान की गणना करती हैं।

• "एनआईडी" जो सशर्त मात्रात्मक कार्यों के स्थानीय (ताऊ) रैखिकता (एक्स में) को मानता है और स्पार्सिटी के एक स्थानीय अनुमान का उपयोग करके ह्यूबर सैंडविच अनुमान की गणना करता है।

• "केर" जो पावेल (1990) द्वारा प्रस्तावित सैंडविच के कर्नेल अनुमान का उपयोग करता है।

• "बूट" जो मानक त्रुटियों के आकलन के लिए कई संभावित बूटस्ट्रैपिंग विकल्पों में से एक को लागू करता है।

मैंने कम से कम 20 अनुभवजन्य पत्र पढ़े हैं जहां यह समय-श्रृंखला या क्रॉस-अनुभागीय आयाम में लागू किया गया है और मानक त्रुटि पसंद का उल्लेख नहीं देखा है।

Comments

मुझे आशा है कि आपको इस उत्कृष्ट प्रश्न के लिए कई प्रतिक्रियाएं मिलेंगी। हमें इस क्षेत्र में कुछ मार्गदर्शन की आवश्यकता है। एक और दृष्टिकोण, अनुसंधान से आसान हो गया rmsपैकेज के bootcovसमारोह बूटस्ट्रैप दोहराने प्रतिगमन गुणांक (बचाने के लिए है रों) और किसी भी विपरीत (के संयोजन के लिए विश्वास के अंतराल पाने के लिए बूटस्ट्रैप nonparametric प्रतिशतक विश्वास अंतराल दृष्टिकोण का उपयोग करने β ब्याज की रों)। $\beta$$\beta$

— फ्रैंक हर्रेल

उत्कृष्ट प्रश्न, मुझे कक्षा में "हमेशा बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करने" के लिए कहा गया था, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि क्यों मैं अन्य तरीकों के पीछे के सिद्धांत से परिचित नहीं हूं।

— मैक्स गॉर्डन

क्या आप कोइनकर और हैलॉक (2000): क्वांटाइल रिग्रेशन: एन इंट्रोडक्शन ( econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf ) से गुजरे थे ? बूटस्ट्रैप बेहतर है क्योंकि यह प्रतिक्रिया के वितरण के बारे में कोई धारणा नहीं बनाता है। यह भी ध्यान दें कि "... स्पर्शोन्मुख प्रक्रिया के लिए धारणाएं आमतौर पर पकड़ में नहीं आती हैं, और यहां तक ​​कि अगर ये धारणाएं संतुष्ट हैं, तो यह निर्मित पैमाने और तिरछी पारियों की मानक त्रुटि के लिए हल करने के लिए जटिल है (पृष्ठ 43) ।। । "

— मेट्रिक्स

क्या बूटस्ट्रैप रेज़म्पलिंग मान नहीं सकता है कि वर्दी पहले गैर-सूचनात्मक है?

— EngrStudent -

@ मेट्रिक्स: शायद आपको जवाब के रूप में पोस्ट करना चाहिए?

— n

Answer 1

क्या आप कोइनकर और हैलॉक (2000): क्वांटाइल रिग्रेशन: एन इंट्रोडक्शन (econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf) से गुजरे थे? बूटस्ट्रैप बेहतर है क्योंकि यह प्रतिक्रिया के वितरण के बारे में कोई धारणा नहीं बनाता है (पृष्ठ 47, क्वांटाइल प्रतिगमन, हाओ और नैमन, 2007)। यह भी ध्यान दें कि "... स्पर्शोन्मुख प्रक्रिया के लिए धारणाएं आमतौर पर पकड़ में नहीं आती हैं, और यहां तक ​​कि अगर ये धारणाएं संतुष्ट हैं, तो यह निर्मित पैमाने और तिरछी पारियों की मानक त्रुटि के लिए हल करने के लिए जटिल है (पृष्ठ 43) ।। । "