連続変数に二次(または高次)モデルを当てはめ、Rで分位点回帰を行う方法を知っている人はいますか? さらに、どのレベルのタウがデータによりよく適合するかをどのように判断しますか?
"den" の値は、魚の密度 (count/m^3) と塩分 = 塩分 (ppt) です。完全なデータセットは 1500 の観測であり、塩分を使用して魚の密度を予測したいと考えています。すべてのデータを含むプロットは半二次のように見えますが、分位点回帰を使用してその適合を他の適合と比較したいと思います。モデルの関係を非線形にする方法がわかりません。デン～塩分＋塩分^2ですか？
df <- structure(list(den = c(0, 12, 8.33, 5, 0, 0, 1, 1.33, 0, 3), salinity = c(37, 35, 36, 39, 36, 37, 35, 38, 36, 37)), row.names = c(86L,
240L, 394L, 548L, 702L, 856L, 1010L, 1164L, 1318L, 1472L), class = "data.frame")
quantreg75 <- rq(den ~ salinity, data=rain, tau=0.75)