R возвращает нулевые / нулевые коэффициенты с пакетом квантильной регрессии Quantreg

Я использую пакет quantreg для вычисления квантильных регрессий в R. Я вызываю свой QR с помощью следующей команды.

quantGsReg15 <- rq(gsRMSD ~ kMeanGrp + medianDurationMS + flightHours + 
                   flightHoursType + landings30days + privPilot + afterKSS,
                   tau = .15 , data = accumulatedNM , method="fn")
summary(quantGsReg15)

Теперь, если я посмотрю на результат, коэффициенты для переменных flightHours и flightHoursType равны нулю / NULL.

tau: [1] 0.15

Coefficients:
                 coefficients   lower bd       upper bd      
(Intercept)        1.080000e-03  -1.381000e-02   1.618000e-02
kMeanGrp2          1.510000e-03 -1.797693e+308   1.510000e-03
kMeanGrp3          6.170000e-03  -2.630000e-03  1.797693e+308
medianDurationMS  -1.000000e-05  -4.000000e-05   3.000000e-05
flightHours        0.000000e+00   0.000000e+00   0.000000e+00
flightHoursType    0.000000e+00   0.000000e+00   1.000000e-05
landings30days     3.000000e-05  -6.600000e-04   3.600000e-04
privPilotyes       4.440000e-03 -1.797693e+308   1.380000e-02
afterKSS           3.000000e-05  -1.130000e-03   2.250000e-03

При добавлении se = "nid" я также получаю предупреждающее сообщение:

Предупреждающее сообщение: В summary.rq (QuantGsReg15, se = "nid"): 7 неположительных значений fis

Рассчитанная мной ранее регрессия OLS показывает, что это, скорее всего, не так. Я экспериментировал с разными методами QR (method = "fn"), но безуспешно.

Вызов тех же команд для квантиля 0,5 возвращает аналогичный результат. Однако я получаю другое предупреждающее сообщение:

Предупреждение: в rq.fit.br (x, y, tau = tau, ci = TRUE, ...): решение может быть неуникальным

Что я делаю неправильно? Я искал в Google 30 минут, но безуспешно.


r regression quantile quantreg
person florian    schedule 02.08.2014    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

PS: Я провел еще несколько тестов и умножил свою зависимую переменную на 10000 и вычислил ту же регрессию, теперь результат выглядит нормально. Может быть, есть какое-то округление, поскольку я вычисляю несколько цифр после запятой?

Call: rq(formula = gsRMSD10k ~ kMeanGrp + medianDurationMS + flightHours + 
    flightHoursType + landings30days + privPilot + afterKSS, 
    tau = 0.15, data = accumulatedNM, method = "fn")

tau: [1] 0.15

Coefficients:
                 Value     Std. Error t value   Pr(>|t|) 
(Intercept)       10.80968 101.20390    0.10681   0.91563
kMeanGrp2         15.09255  24.98586    0.60404   0.55021
kMeanGrp3         61.70173  28.31814    2.17888   0.03706
medianDurationMS  -0.06609   0.15616   -0.42323   0.67505
flightHours        0.00948   0.00183    5.19156   0.00001
flightHoursType    0.02038   0.00595    3.42483   0.00175
landings30days     0.28104   1.91373    0.14685   0.88420
privPilotyes      44.41189  28.79167    1.54253   0.13309
afterKSS           0.31738   6.38128    0.04974   0.96065
Warning message:
In summary.rq(quantGsReg15, se = "nid") : 5 non-positive fis
person florian    schedule 02.08.2014