Saya ingin memasukkan bobot sampel ke model regresi kuantil saya, tetapi saya tidak yakin bagaimana melakukan ini.
Saya sudah menentukan berat badan saya, yang merupakan replikasi bobot yang sudah diberikan dalam dataset survei (dihitung dalam paket survei):
w<-svrepdesign(variables=data[,1:10],repweights=data[,11:30],type="BRR",
combined.weights=TRUE, weights=r.weights, rho=0.5,dbname="")
dan model rq saya adalah:
rq(y~x,tau=c(.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9),data=my.data))
Saya mencoba menggunakan withReplicates
fungsi, tetapi tidak berhasil. Ada saran?
r
quantile-regression
Alicja
sumber
sumber
rq
dengan data iid, kesalahan standar melibatkan perkiraan kerapatan kernel dari kerapatan kesalahan pada titik kuantil yang dipilih. Ini mungkin atau mungkin bukan kuantitas yang berarti dengan data survei yang kompleks. Dengan demikian,rq
didasarkan pada persamaan estimasi non-mulus yang melibatkan fungsi lompatan, dan teori BRR umumnya dibuat hanya untuk statistik yang lancar.Jawaban:
Saya tidak yakin @Metrics menjawab akan memberikan kesalahan standar yang benar untuk panggilan kuantreg tertimbang survei. inilah contoh dari apa yang Anda coba lakukan. Anda tentu saja memukul bug karena
qr
fungsi yang bersarang di dalamwithReplicates
fungsi pada saat ini tidak dapat menangani beberapatau
parameter sekaligus (walaupunqr
fungsi itu sendiri mungkin). panggil saja satu per satu, mungkin seperti ini :)sumber
Penggunaan paket
rq
in quantregdi mana, bobot = vektor bobot pengamatan; jika disediakan, algoritme cocok untuk meminimalkan jumlah bobot yang dikalikan ke dalam residu absolut. Panjang bobot harus sama dengan jumlah pengamatan. Bobot harus non-negatif dan sangat disarankan agar benar-benar positif, karena bobot nol bersifat ambigu.
Harap pastikan apakah Anda memiliki nol bobot dalam pengamatan Anda.
sumber