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 +...

Я хотел бы выполнить регрессию CLAD с y = баллы полезности EQ-5D-5L (сверху ограничены 1,0) x = различные характеристики пациента Я уже выяснил, что мне нужно использовать CRQ в библиотеке QUANTREG , но пока не мог разобраться в...

Я хотел бы получить 95% доверительные интервалы для коэффициентов регрессии квантильной регрессии. Вы можете рассчитать квантильные регрессии, используя функцию rq пакета quantreg в R (по сравнению с моделью OLS): library(quantreg)...

Пакет quantreg не устанавливается, так как он не связан с lapack: install.packages("quantreg") [отрезать] gcc -std=gnu99 -shared -o quantreg.so akj.o boot.o brute.o chlfct.o cholesky.o combos.o crq.o crqfnb.o dsel05.o etime.o extract.o...

Я запускаю квантильные регрессии с несколькими скользящими окнами для данных о запасах, так что результирующий результат представляет собой файл xts с коэффициентами, оцениваемыми в каждый момент времени. Окончательные оценки затем аппроксимируются...

library("quantreg") В обычной регрессии квантилей с qr мы можем указать пользовательские квантили с помощью опции tau . rq(y ~ x, tau=c(.1, .5, .9)) # Call: # rq(formula = y ~ x, tau=c(0.1, 0.5, 0.9)) # # Coefficients: #...