quantile-regression पर टैग किए गए जवाब

कोन्केर और बासेट (1978) द्वारा दशात्मक मात्रात्मक प्रतिगमन अनुमानक को परिमाण को रूप में परिभाषित किया गया है। जहां \ rho_ \ tau = u_i \ cdot (\ tau - 1 (u_i <0)) एक पुन: भारोत्तोलन फ़ंक्शन ("चेक" -function कहा जाता है) बच के 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} …

38 quantile-regression 

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 …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

ओएलएस के लिए मेरे सवाल के बाद , मुझे आश्चर्य है: क्वांटाइल प्रतिगमन के लिए कौन से नैदानिक ​​भूखंड मौजूद हैं? (और क्या उनके आर कार्यान्वयन हैं?) एक त्वरित Google खोज पहले से ही कृमि साजिश के साथ आया था (जिसके बारे में मैंने पहले कभी नहीं सुना है), और …

25 r  regression  diagnostic  quantile-regression  gamlss 

मैं मात्रात्मक प्रतिगमन की एक सहज, सुलभ व्याख्या प्राप्त करने की उम्मीद कर रहा हूं। मान लें कि मेरे पास , और भविष्यवाणियों के परिणाम का एक सरल डेटासेट है ।YYYएक्स1, एक्स2एक्स1,एक्स2X_1, X_2 यदि, उदाहरण के लिए, मैं .25, .5, .75 पर एक मात्रात्मक प्रतिगमन चलाता हूं, और वापस ।β0 …

25 quantile-regression 

मैं मात्रात्मक प्रतिगमन को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन एक चीज जो मुझे परेशान करती है, वह है हानि कार्य का विकल्प। ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})ρτ(u)=u(τ−1{u&lt;0})\rho_\tau(u) = u(\tau-1_{\{u<0\}}) मुझे पता है कि की उम्मीद की न्यूनतम के बराबर है -quantile, लेकिन सहज ज्ञान युक्त कारण इस समारोह के साथ शुरू करने …

24 quantiles  loss-functions  quantile-regression 

एक कागज में एक मात्रात्मक प्रतिगमन मॉडल शामिल करने के बाद, समीक्षक चाहते हैं कि मैं कागज में समायोजित को शामिल करूं । मैंने अपने अध्ययन के लिए ब्याज की तीन मात्राओं के लिए छद्म- s ( Koenker और Machado के 1999 JASA पेपर से ) की गणना की है …

22 goodness-of-fit  r-squared  quantile-regression 

कुछ अनोखी परिस्थितियों के अलावा जहाँ हमें सशर्त मतलबी संबंधों को समझना चाहिए, वे कौन से परिस्थितियाँ हैं जहाँ एक शोधकर्ता को क्वांटम रिग्रेशन पर ओएलएस चुनना चाहिए? मैं नहीं चाहता कि उत्तर "यदि पूंछ संबंधों को समझने में कोई फायदा नहीं है", जैसा कि हम ओएलएस विकल्प के रूप …

22 least-squares  econometrics  regression-strategies  quantile-regression  semiparametric 

मैं अपने डेटा के 90 वें प्रतिशत के पूर्वानुमानकर्ताओं को खोजने के लिए क्वांटाइल रिग्रेशन का उपयोग कर रहा हूं। मैं quantregपैकेज का उपयोग करते हुए आर में यह कर रहा हूं । मैं क्वांटल रिग्रेशन के लिए कैसे निर्धारित कर सकता हूं जो यह संकेत देगा कि भविष्यवाणियों के …

21 r-squared  quantile-regression 

पिछले महीनों में मैंने इस गर्मी में अपने गुरु की थीसिस की तैयारी में मात्रात्मक प्रतिगमन के बारे में गहनता से पढ़ा है। विशेष रूप से मैंने इस विषय पर रोजर कोएन्कर की 2005 की अधिकांश पुस्तक पढ़ी है। अब मैं इस मौजूदा ज्ञान को मात्रात्मक प्रतिगमन तकनीकों में विस्तारित …

16 regression  references  econometrics  instrumental-variables  quantile-regression 

रेखीय प्रतीपगमन मॉडल मान्यताओं का एक समूह है कि बनाता है quantile प्रतिगमन और, अगर रेखीय प्रतीपगमन की मान्यताओं से मुलाकात कर रहे हैं, तो अपने अंतर्ज्ञान (और कुछ बहुत ही सीमित अनुभव) है यह नहीं है कि मंझला प्रतिगमन रेखीय प्रतीपगमन के रूप में लगभग समान परिणाम देना होगा। …

15 regression  multiple-regression  quantile-regression 

मैं मात्रात्मक प्रतिगमन का उपयोग कर रहा हूं (उदाहरण के लिए gbmया quantregआर के माध्यम से ) - मध्यिका पर ध्यान केंद्रित नहीं कर रहा है, बल्कि एक ऊपरी मात्रात्मक (जैसे 75%)। भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग पृष्ठभूमि से आ रहा है, मैं मापना चाहता हूं कि मॉडल एक परीक्षण सेट पर …

14 regression  data-mining  predictive-models  quantile-regression 

मैंने हाल ही में एक पेपर प्रस्तुत किया, जिसमें मैंने एक मनोविज्ञान पत्रिका को क्वांटाइल प्रतिगमन का उपयोग किया। यद्यपि मुझे लगा कि मैंने पहले से ही मात्रात्मक प्रतिगमन की स्पष्ट व्याख्या में पर्याप्त विचार रखा है, समीक्षकों ने क्वांटाइल प्रतिगमन तकनीक के बेहतर स्पष्टीकरण के लिए कहा है जो …

14 quantile-regression  teaching 

मैं अपने कुछ मॉडलों के लिए मात्रात्मक प्रतिगमन का उपयोग करने में दिलचस्पी रखता हूं, लेकिन इस पद्धति का उपयोग करके मैं क्या हासिल कर सकता हूं, इस पर कुछ स्पष्टीकरण देना चाहूंगा। मैं समझता हूं कि मैं IV / DV संबंध का अधिक मजबूत विश्लेषण प्राप्त कर सकता हूं …

13 predictive-models  quantile-regression 

यहाँ संबंधित के तहत सबसे कम पूर्ण विचलन समस्या है:। मुझे पता है कि इसे एलपी समस्या के रूप में फिर से व्यवस्थित किया जा सकता है:argminwL(w)=∑ni=1|yi−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=1uimin∑i=1nui\min \sum_{i=1}^{n}u_{i} ui≥xTw−yii=1,…,nui≥xTw−yii=1,…,nu_i \geq \textbf{x}^T\textbf{w}- y_{i} \; i = 1,\ldots,n ui≥−(xTw−yi)i=1,…,nui≥−(xTw−yi)i=1,…,nu_i \geq -\left(\textbf{x}^T\textbf{w}-y_{i}\right) \; i = 1,\ldots,n लेकिन मेरे पास इसका …

12 regression  optimization  quantile-regression  linear-programming  least-absolute-deviations 

पिछली पोस्ट में मैंने सोचा है कि EQ-5D स्कोर के साथ कैसे व्यवहार किया जाए । हाल ही में मैं बोताई और मैककेन द्वारा सुझाए गए लॉजिस्टिक क्वांटाइल रिग्रेशन पर अड़ गया, जो बंधे हुए परिणामों से निपटने का एक सुंदर तरीका पेश करता है। सूत्र सरल है: एल ओ …

12 r  logistic  data-visualization  logit  quantile-regression