Квантильна регресія: Які стандартні помилки?

summary.rqФункція від quantreg віньєтки надає безліч варіантів для стандартних оцінок похибки квантилів коефіцієнтів регресії. Які спеціальні сценарії, коли кожен із них стає оптимальним / бажаним?

"ранг", який виробляє довірчі інтервали для оцінюваних параметрів шляхом інвертування тесту на ранги, як описано в Koenker (1994). Параметр за замовчуванням передбачає, що помилки є iid, тоді як варіант iid = FALSE реалізує пропозицію Koenker Machado (1999). Для отримання додаткових аргументів див. Документацію на rq.fit.br.
"iid", який передбачає, що помилки є iid, і обчислює оцінку асимптотичної матриці коваріації, як у KB (1978).
"nid", який припускає локальну (в тау) лінійність (в x) умовних квантильних функцій і обчислює сендвіч-оцінку Губера, використовуючи локальну оцінку розрідженості.
"ker", який використовує оцінку ядра сендвіча, запропоновану Пауеллом (1990).
"boot", який реалізує одну з декількох можливих альтернатив завантаження для оцінки стандартних помилок.

Я прочитав щонайменше 20 емпіричних статей, де це застосовується або в часових рядах, або в розмірі поперечного перерізу, і не бачив згадки про вибір стандартної помилки.

r standard-error quantile-regression estimators

— Jase
джерело

Я сподіваюся, що ви отримаєте багато відповідей на це відмінне запитання. Нам потрібні певні вказівки в цій галузі. Інший підхід, полегшений функцією rmsпакету R , bootcovполягає в збереженні копії регресії коефіцієнтів регресії завантаження ( s) і використанні непараметричного підходового інтервалу довірчого інтервалу для отримання довірчих інтервалів для будь-якого контрасту (комбінації s), що цікавить.

β

$\beta$

β

$\beta$

— Френк Харрелл

Відмінне запитання, мені сказали на уроці "завжди використовуйте завантажувальний інструмент", але я не впевнений, чому саме я не знайомий з теорією інших методів.

— Макс Гордон

Чи проходили ви через статті Koenker and Hallock (2000): Квантильна регресія: вступ ( econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf )? Бутстрап є кращим, оскільки він не припускає розподілу реакції (стор. 47, Квантильні регресії, Хао і Найман, 2007). Також зауважте, що "... припущення для асимптотичної процедури зазвичай не виконуються, і навіть якщо ці припущення виконуються, складно вирішити для стандартної похибки побудованого масштабу та зрушення зміщення (стор. 43)." . "

— Метрики

Чи не передбачає перекомпіляція завантажувальної стрічки, що попередня форма є неінформативною?

— EngrStudent

@Metrics: Можливо, ви повинні це написати як відповідь?

— naught101

Чи проходили ви через статті Koenker and Hallock (2000): Квантильна регресія: вступ (econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf)? Бутстрап є кращим, оскільки він не припускає розподілу реакції (стор. 47, Квантильні регресії, Хао і Найман, 2007). Також зауважте, що "... припущення для асимптотичної процедури зазвичай не виконуються, і навіть якщо ці припущення виконуються, складно вирішити для стандартної похибки побудованого масштабу та зрушення зміщення (стор. 43)." . "

— Метрики
джерело