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r - R の二次分位点回帰
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？
r - 分位点回帰モデルの信頼区間で 10 番目、50 番目、および 90 番目の分位点をプロットする方法
分位点回帰モデルをバイナリ結果応答のデータに適合させることに興味があるため、GJRMR のパッケージを使用します。モデルを適合させた後、予測変数ごとにいくつかの分位点を使用して信頼区間をプロットしようとしましたが、できませんでした。 t。ここでは、パッケージ自体の例を含めます。また、各適合モデルの AIC をどのように見つけることができますか? 与えられた例の AIC は、両方の適合方程式に対するものです。
r - R で分位点回帰とブートストラップ標準誤差を使用して t stat の自由度を決定する方法
R を使用して、ブートストラップされた標準誤差を使用して分位点回帰を実行し、分布の 5、50、および 95 パーセンタイルで 1 つの変数が 2 番目の変数よりも高いかどうかをテストしています。出力には、t stat の自由度は含まれません。どうすればこれを計算できますか？