কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন: কোন স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি?


35

summary.rqথেকে ফাংশন quantreg চিত্র সমাংশক রিগ্রেশন কোফিসিয়েন্টস আদর্শ ত্রুটি অনুমান পছন্দের একটি বৃন্দ প্রদান করে। কোনটি বিশেষ দৃশ্যাবলী যেখানে এগুলির প্রতিটি অনুকূল / আকাঙ্ক্ষিত হয়?

  • "র‌্যাঙ্ক" যা কোয়েঙ্কার (1994) তে বর্ণিত র‌্যাঙ্ক পরীক্ষা উল্টিয়ে অনুমানিত পরামিতিগুলির জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান তৈরি করে। ডিফল্ট বিকল্পটি ধরে নিয়েছে যে ত্রুটিগুলি আইড, অপশন iid = FALSE কোয়েঙ্কার মাচাদো (1999) এর প্রস্তাব কার্যকর করে। অতিরিক্ত যুক্তি দেখানোর জন্য ডকুমেন্টেশন দেখুন:

  • "আইআইডি" যা অনুমান করে যে ত্রুটিগুলি আইড এবং কেবি (1978) হিসাবে অ্যাসিম্পটোটিক কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের একটি অনুমান গণনা করে।

  • "এনআইডি" যা শর্তাধীন কোয়ান্টাইল ফাংশনের স্থানীয় (তৌ) রৈখিকতা (x এ) অনুমান করে এবং স্পারটির স্থানীয় অনুমান ব্যবহার করে হুবার স্যান্ডউইচ অনুমানকে গণনা করে।

  • "কর" যা পাওয়েল (1990) প্রস্তাবিত স্যান্ডউইচের কার্নেল অনুমান ব্যবহার করে।

  • "বুট" যা স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি অনুমান করার জন্য কয়েকটি সম্ভাব্য বুটস্ট্র্যাপিং বিকল্পের একটি প্রয়োগ করে।

আমি কমপক্ষে ২০ টি অভিজ্ঞতামূলক কাগজপত্র পড়েছি যেখানে এটি টাইম-সিরিজ বা ক্রস-বিভাগীয় মাত্রায় প্রয়োগ করা হয় এবং স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি নির্বাচনের কোনও উল্লেখ দেখেনি।


8
আমি আশা করি আপনি এই দুর্দান্ত প্রশ্নের অনেক প্রতিক্রিয়া পাবেন। এই ক্ষেত্রে আমাদের কিছু গাইডেন্স দরকার। আর rmsপ্যাকেজটির bootcovক্রিয়াকলাপের সাহায্যে সহজ করা আরেকটি পদ্ধতি হ'ল সুদের কোনও বিপরীতে ( এর সংমিশ্রণ ) জন্য আস্থা অন্তর পেতে বুটস্ট্র্যাপের প্রতিলিপি রিগ্রেশন সহগ ( এস) সংরক্ষণ করা এবং বুটস্ট্র্যাপ ননপ্যারমেট্রিক পার্সেন্টাইল কনফিডেন্স ইন্টারভাল পদ্ধতির ব্যবহার করা । ββ
ফ্রাঙ্ক হ্যারেল

দুর্দান্ত প্রশ্ন, আমাকে ক্লাসে বলা হয়েছিল "সর্বদা বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করুন" তবে কেন আমি ঠিক জানি না কেন আমি অন্যান্য পদ্ধতির পিছনে তত্ত্বের সাথে পরিচিত নই।
ম্যাক্স গর্ডন

4
আপনি কি পেপার কোয়েঙ্কার এবং হলক (2000) দিয়েছিলেন: কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন: একটি ভূমিকা ( econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf )? বুটস্ট্র্যাপ পছন্দনীয় কারণ এটি প্রতিক্রিয়ার বিতরণ সম্পর্কে কোনও ধারণা পোষণ করে না (পৃষ্ঠা 47, কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন, হাও এবং নাইমন, 2007)। এছাড়াও, নোট করুন যে অ্যাসিপটোটিক পদ্ধতির জন্য "... অনুমানগুলি সাধারণত ধারণ করে না, এবং এই অনুমানগুলি সন্তুষ্ট হলেও, এটি নির্মিত স্কেল এবং স্কিউনেস শিফ্টের মান ত্রুটির জন্য সমাধান করা জটিল (পৃষ্ঠা 43) .. । "
মেট্রিক্স

বুটস্ট্র্যাপ পুনরায় মডেলিং ধরে নিচ্ছে না যে ইউনিফর্মের পূর্ববর্তী অ-তথ্যমূলক?
এনগ্রিস্টুডেন্ট - মনিকা

@ মেট্রিক্স: সম্ভবত আপনি উত্তর হিসাবে পোস্ট করা উচিত?
naught101

উত্তর:


5

আপনি কি পেপার কোয়েঙ্কার এবং হলক (2000) দিয়েছিলেন: কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন: একটি ভূমিকা (econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf)? বুটস্ট্র্যাপ পছন্দনীয় কারণ এটি প্রতিক্রিয়ার বিতরণ সম্পর্কে কোনও ধারণা করে না (পৃষ্ঠা 47, কোয়ান্টাইল অঞ্চল, হাও এবং নাইমন, 2007)। এছাড়াও, নোট করুন যে অ্যাসিপটোটিক পদ্ধতির জন্য "... অনুমানগুলি সাধারণত ধারণ করে না, এবং এই অনুমানগুলি সন্তুষ্ট হলেও, এটি নির্মিত স্কেল এবং স্কিউনেস শিফ্টের মান ত্রুটির জন্য সমাধান করা জটিল (পৃষ্ঠা 43) .. । "

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.