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quantreg一連のデータに対して分位点回帰 (95%) を実行するために、R のパッケージを使用しています。

結果を比較したい以前の分析ですでに行ったように、分位点回帰の勾配を値 1.4 に設定したいと思います。関数でlm()これが可能である場合、固定分位数 (たとえば 0.025)offset()を使用すると、これは機能しません。rq()

コードではエラーは発生しませんが、値 1.4 は結果に影響しません。

fit.0.025<-rq(y~offset(1.4*x),tau=0.025, data=mydataframe)
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これは、この不十分にテストされたコードのようなものであってはなりませんか? (..切片列が抑制されない限り、それは依然として推定されるパラメーターであり、それを「修正」する努力を無効にします。) (編集、オフセットを繰り返し、+0 の代わりに -1 を使用する必要があります)

   dfrm <- data.frame(x=runif(1000, 1,100), y=runif(1000, 1,2))
   fit.0.025 < -rq(y ~ x*(1 + offset( rep(1.4, 1000) ) ) -1, tau=0.025, data=dfrm)

# Same as:
fit.0.025<-rq(y ~ x + offset( rep(1.4, 1000)) -1 , tau=0.025, data=dfrm)

正直なところ、これが統計的に意味があるかどうか疑問に思っています。数学演算を実行して解釈可能な出力が生成されるとは限りません。

以前に入力しました：

fit.0.025<-rq(y ~ x+ offset(1.4), tau=0.025, data=mydataframe)

....しかし、それは乗法的リンクにのみ適切でした。

于 2013-02-20T17:40:58.410 に答える