Чи існує така річ, як скоригований

Включивши в статтю модель кількісної регресії, рецензенти хочуть, щоб я включив у документ коригуваний . Я обчислив псевдо- с (з документа JASA Koenker і Machado 1999 року) $R^2$ $R^2$ ) Для трьох квантилів, що цікавлять моє дослідження.

Однак я ніколи не чув про скориговану для кількісної регресії і не знав би, як її обчислити. Я прошу вас про одне з наступного: $R^2$

бажано: формула або підхід про те, як осмислено обчислити скоригований для кількісної регресії. $R^2$
як альтернатива: переконливі аргументи, які слід надати рецензентам щодо того, чому в квантильній регресії не існує такого поняття, як скоригований . $R^2$

goodness-of-fit r-squared quantile-regression

— Стів Г. Джонс
джерело

Можливо перехресне підтвердження?

— Крістоф Хенк

@ChristophHanck: як би ви використовували перехресну перевірку в цьому випадку?

— S. Kolassa - Відновити Моніку

Я не впевнений, інакше я би дав належну відповідь ... Оскільки питання, здавалося, викликає великий інтерес без отримання відповідей, я хотів розпочати дискусію. Але в цілому, скоригований

передбачає, що ціль вибору моделі є ціллю, тому CV виглядає як стратегія за замовчуванням, яка часто працює навіть тоді, коли конкретних формул, що спираються на конкретні ймовірності (наприклад, AIC), немає. Однак мені незрозуміло, чому рецензенти хочуть в першу чергу скорегувати

R^{2}

$R^2$

R^{2}

$R^2$

— Крістоф Хенк

На це питання вже задали, обговорили, відповіли, і на нього є голосова відповідь: stats.stackexchange.com/q/129200 Будь ласка, зробіть цю відповідь коментарем.

— Тока

@Toka Дякую, що знайшли посилання. Хоча це дуже актуальне обговорення, я не бачу в ньому нічого, що стосується особливого занепокоєння, яке є скоригованим (псевдо-)

який би використовувався як аналог відрегульованого

з кратною регресією найменших квадратів.

R^{2}

$R^2$

R^{2}

$R^2$

— whuber

Відповіді:

Я думаю, що рецензенти просять взяти псевдо- -значення та "скасувати" їх для кількості вибірок у кількісному діапазоні, та кількості параметрів у моделі, . Іншими словами, скоригований- у звичному контексті. Тобто виправлена необяснена частка більша за валову необяснювану частку на коефіцієнт $R^2$ $n_Q$ $p$ $R^2$ , тобто $\frac{n_Q-1}{n_Q-p-1}$

, або, $1-R^{2*}=\frac{n_Q-1}{n_Q-p-1}(1-R^2)$ $R^{2*}=1-\frac{n_Q-1}{n_Q-p-1}(1-R^2)$

Я погоджуюся з вами щодо того, що ви забираєте речі занадто далеко, тому що це вже псевдо- -значення і скорегований-псевдо- $R^2$ $R^2$ -значення може залишити читача враження від виконання псевдорегулювання.

Одна з альтернатив - зробити розрахунки та показати рецензентам, які є результати, а НЕ включити їх у документ, пояснивши, що це виходить за рамки опублікованих методів, які ви використовуєте, і ви не хочете відповідальності за винахід інакше неопублікованих поправлена-псевдо- процедура. Однак ви повинні усвідомити, що причина, яку запитують рецензенти, полягає в тому, що вони хочуть запевнити в тому, що вони не бачать потворних номерів. Тепер, якщо ви можете придумати інший спосіб зробити саме це, запевнивши рецензента (ів), що результати надійні, то проблема повинна піти ... $R^2$

Одна з альтернатив - включити більше посилань або інформації про використовувані вами значення псевдо- , особливо якщо ви можете проявити надійність або точність. Наприклад, тест на відсутність придатності для квантильної регресії . Чи є псевдо- $R^2$ $R^2$ важливі значення для для роботи, чи є інші способи досягнення тієї ж мети?

$<$ $>$

— Карл
джерело

-1

$R^2$

Ви можете спробувати AIC або BIC .

— Тоні Хуан
джерело

Привіт, ласкаво просимо на сайт. Чи можете ви трохи розширити обґрунтування свого першого речення?

— S. Kolassa - Відновіть Моніку

Я підозрюю, що на початку може бути відсутність "не".

— whuber

(Моя редакція була тривіальною, а не спробою вирішити справжні сумніви @ whuber - це стосується ОП.)

— Нік Кокс