Пояснення кількісної регресії нестатистам

Нещодавно я подав до журналу психології документ, в якому використовував квантильну регресію. Хоча я думав, що я вже достатньо подумав у чіткому описі кількісної регресії, рецензенти просили краще пояснити методику кількісної регресії, знайомі лише зі стандартною регресією OLS.

Отже, який найкращий спосіб пояснити кількісну регресію в емпіричному документі нестатистам?

quantile-regression teaching

— Йоганнес
джерело

Я думаю, вам потрібно пояснити, чому ви вибрали квантильну регресію над регресією найменших квадратів. Чи не були залишки звичайно розподілені за допомогою регресії найменших квадратів?

— Глен

Ми обрали квантильну регресію з теоретичних причин. Зокрема, нас зацікавив весь розподіл залежної змінної.

— Йоганнес

@Johannes, ви могли б знайти це корисним, і в літературі , він цитує. Крім того, залишки Glen, ненормальні, не є підставою виключати використання OLS; дивіться тут , наприклад.

— гість

я б сказав, що якщо залишки значно відходять від нормальних найменших квадратів, це може бути не дуже хорошим методом оцінювання через його чутливості до людей, що вижили. Отже, потрібна надійна альтернатива OLS.

— Майкл Р. Черник

Це чудовий вступ, опублікований у 2014 р. «Квантильна регресія у вивченні наук про розвиток», Дитя Дев 85: 861-881.

— N Brouwer

Відповіді:

Я б розглядав наголос на мотивації, а не на технічних характеристиках (просто дайте посилання). Зокрема:

Поширення безкоштовне: ви не бажаєте приймати параметричну форму розподілу помилок.
Міцність: ви підозрюєте, що ваша залежна змінна може бути забруднена.

Відновлення цілого (умовного) розподілу саме по собі не виправдовує кількісну регресію, оскільки, за припущенням Нормальності, середнє значення та дисперсія достатня для відновлення цілого розподілу. І те саме стосується будь-якого іншого параметричного розподілу помилок.

— ДжонРос
джерело

Я не розумію, що "середня величина і дисперсія достатня для відновлення всього розподілу". Припустимо, що моя залежна змінна - ІМТ, і мені цікаво зробити висновок для людей на кінці її розподілу, як я можу точно використовувати звичайні методи регресії?

— Девід

Спробуйте наростити інтуїтивність через розуміння рецензентом / аудиторією спрощення статистики.

Чому б ви використовували медіану замість середнього як міру центральної тенденції? Якщо ви можете передати цю точку, слід дотримуватися решти.

— цхаук
джерело