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複数の分位点の分位点回帰を同時に実行したいと考えています。Statsmodels API は、単一の分位点に対する分位点回帰を提供します。複数の分位点に同時に使用できる方法はありますか?

より具体的には、次の方程式を最適化したいと思います。

複数の独立変数 (x) を使用して分位回帰を実行することは可能ですか? Pythonを使用してstatsmodelを試しました

y と X は Pandas データフレームです。これは OLS では機能しますが、分位点回帰では機能しません。

これをどのように実行しますか？

stargazer を使用して分位点回帰結果の表を作成したいと考えています。結果は次のようになります

これまでに行ったことは次のとおりです。最初にデータを適合させ、標準エラーの要約関数を呼び出します。各分位点の対応する p_val の係数値を抽出し、すべてを tibble に収集します。次のようになります。

私はスターゲイザーにはまったく慣れていませんが、これを行う方法が必要だと思います。どんな助けでも大歓迎です。私はすでにビネットを通して自分で作業しましたが、より良いものを思いつくことができませんでした:

次のエラーが発生します。Error in if (substr(inside[i], 1, nchar("list(")) == "list(") { : missing value where TRUE/FALSE needed

編集：結果がどのように見えるか知っています。もちろんひどい。しかし、これは気にしないでください。これは既知の問題であり、この説明の一部ではありません。

特定の職業内の所得の増加率が、所得分布のさまざまな部分で有意に異なるかどうかを調べて、所得格差が大幅に拡大または縮小しているかどうかを確認しています.

クアントレグモデル

SPSS で分位点回帰を実行しました (コーディングは初めてで、Python の基本的な知識しかないので、あなたの助けが必要です)。従属変数は指標化された収入であり、独立変数は時間 (このデータセットの四半期)、人口統計グループ、職業のセグメントです。また、各ダミーの交互作用項と時間変数を追加しました。

したがって、(少なくとも私の見方では)、このモデルでは収入の変化を 3 つのレベルで比較できます。

1. 特定の人口統計グループまたはセグメントに属することは収入にどのように影響しますか (例: データ入力の仕事と比較して: データ分析は 100 ユーロ、データ サイエンスは 200 ユーロを追加)
2. それぞれのカテゴリー/ダミーの効果は時間の経過とともにどのように変化していますか (たとえば、データ入力の仕事と比較して、データ サイエンティストであることのプラスの効果は 10% 増加し、現在は 220 ユーロ追加されています)。
3. これらの変化する効果は、所得分布のさまざまな部分でどのように異なりますか (たとえば、時間の係数*data_scientist は 10%Q よりも 90%Q ではるかに大きく、高収入のデータ サイエンティストほど大きな増加が見られたことを示しています)。収益の低いデータサイエンティストよりも時間の経過とともに収入が増加しています)

質問

これは、すべての係数とその有意性と信頼区間を含む巨大なテーブルです。

ここで、この職業の所得格差が大幅に増加したか減少したかを示すために、90%Q と 10%Q の差が統計的に有意であるかどうかを調べたいと思います。SPSS の代わりに Python でこれを行うことを考えました。データを分位点に分割する方法と、分位点回帰を実行する方法を検索しました。しかし、90%Q と 10%Q の差の有意性をテストするにはどうすればよいでしょうか?