প্রশ্ন ট্যাগ «quantile-regression»

কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন আমাদের ফলাফল ভেরিয়েবল বা কোনও নির্দিষ্ট কোয়ান্টিলের সম্পূর্ণ বিতরণের উপর পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবলগুলির একটি সেটের প্রভাব অনুমান করতে দেয়।

1
কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন অনুমানের সূত্র
কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন এস্টিমেটারের দুটি ভিন্ন উপস্থাপনা আমি দেখেছি প্রশ্ন ( β)কুই) = ∑i : yআমি। X'আমিβএনকুই∣ yআমি- এক্স'আমিβকুই∣ + ∑i : yআমি&lt; এক্স'আমিβএন( 1 - কিউ) ∣ yআমি- এক্স'আমিβকুই|প্রশ্নঃ(βকুই)=Σআমি:Yআমি≥এক্সআমি'βএনকুই|Yআমি-এক্সআমি'βকুই|+ +Σআমি:Yআমি&lt;এক্সআমি'βএন(1-কুই)|Yআমি-এক্সআমি'βকুই|Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid + \sum^{n}_{i:y_{i}< x'_{i}\beta} (1-q)\mid y_i - x'_i \beta_q \mid এবং প্রশ্ন …

1
কোয়ান্টাইলের ফাংশন হিসাবে প্রত্যাশিত মান?
আমি ভাবছিলাম যেখানে একই আরভিটির কোয়ান্টাইলগুলির ক্রিয়াকলাপ হিসাবে ক্রমাগত র্যান্ডম ভেরিয়েবলের প্রত্যাশিত মান সম্পর্কিত কোনও সাধারণ সূত্র আছে যেখানে আরভি এর প্রত্যাশিত মানটি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: এবং quantiles হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: জন্য ।XXX E(X)=∫xdFX(x)E(X)=∫xdFX(x)E(X) = \int x dF_X(x) QpX={x:FX(x)=p}=F−1X(p)QXp={x:FX(x)=p}=FX−1(p)Q^p_X = \{x : F_X(x) = p \} =F_X^{-1}(p) p∈(0,1)p∈(0,1)p\in(0,1) উদাহরণস্বরূপ …
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.