W odpowiedzi na moje pytanie dotyczące OLS zastanawiam się: jakie wykresy diagnostyczne istnieją dla regresji kwantowej? (i czy jest ich implementacja R?)
Szybka wyszukiwarka google już wymyśliła fabułę robaka (o której nigdy wcześniej nie słyszałem) i chętnie poznam więcej metod, o których możesz wiedzieć. (czy któryś z nich pochodzi z OLS przeniesiony do regresji kwantowej?)
r
regression
diagnostic
quantile-regression
gamlss
Tal Galili
źródło
źródło
Odpowiedzi:
Regresja kwantowa nie przyjmuje założeń dystrybucyjnych, tj. Założeń dotyczących reszt, poza założeniem, że zmienna odpowiedzi jest prawie ciągła. Jeśli zajmujesz się problemem oszacowania pojedynczego kwantyla jako predyktora funkcji X, daleko do głównych przyczyn, które mogą się nie udać, jest błędne określenie predyktora liniowegoXβ przez niedopasowanie, tj. niezawarcie efektów nieliniowych (powszechny problem) lub efektów interakcji. Istnieją co najmniej dwa zalecane podejścia. Po pierwsze, jeśli twoja próbka jest duża, po prostu dopasuj bardziej elastyczny model. Dobrym kompromisem jest pozwolenie, aby wszystkie główne efekty były nieliniowe przy użyciu splajnów regresji, takich jak ograniczone splajny sześcienne (splajny naturalne). Wtedy nie ma nic, co trzeba sprawdzić, oprócz interakcji. Drugim podejściem jest mieć nadzieję, że model jest prosty (dlaczego?), Ale pozwolić, aby był złożony, a następnie ocenić wpływ złożonych uzupełnień na prosty model. Na przykład możemy ocenić łączny wkład warunków nieliniowych lub interakcji lub obu. Poniższy przykład ilustruje użycie R
rms
iquantreg
paczki Zastosowano kompromisowy formularz interakcji, aby ograniczyć liczbę parametrów. Interakcje są ograniczone do podwójnie nieliniowych.źródło