Blog nhằm mục tiêu nghiên cứu, trao đổi, học tập tập. Nội dung Blog bao gồm tập hòa hợp những bài xích giảng, bài bác nghiên cứu, hướng dẫn biên soạn từ các giáo trình của những tác trả trong và quanh đó nước.Bạn đang xem: Quantile regression là gì

Phươngpháp hồi quy phân vị được Koenker và Bassett giới thiệu lần trước tiên năm1978. Thay vì ước lượng các tham số của hàm hồi quy trung bình bằng phương phápOLS, Koenker và Bassett (1978) đề xuất việc ước lượng thông số hồi quy trêntừng phân vị của biến dựa vào để làm thế nào để cho tổng chênh lệch hoàn hảo của hàmhồi quy tại phân vị τ của biến dựa vào là nhỏ nhất. Nói một bí quyết khác, thayvì xác định tác đụng biên của biến tự do đến quý hiếm trung bình của biến phụthuộc, hồi quy phân vị sẽ giúp đỡ xác định tác động biên của biến tự do đến biếnphụ ở trong trên từng phân vị của biến nhờ vào đó.- sản phẩm nhất, cách thức hồi quy phân vị chophép mô tả một cách chi tiết về quan hệ giữa biến nhờ vào và các biếnđộc lập trên từng phân vị của đổi mới phụ thuộc, không hẳn chỉ xét mối quan hệnày trên cực hiếm trung bình như hồi quy OLS. - đồ vật hai, tuy vậy cáctính toán thực hiện trong hồi quy phân vị là phức tạp và trọng lượng tính toánnhiều hơn trong OLS, tuy nhiên với sự cải cách và phát triển của toán học, thống kê học cộngvới sự hỗ trợ của công nghệ thông tin thì những giám sát như quy hướng tuyếntính, bootstrap, được tiến hành rất tiện lợi và cấp tốc chóng. - thứ ba, trong hồi quyOLS, các quan sát không bình thường (outliers) thường xuyên được đào thải để ước lượng OLSkhông bị chệch. Trong khi đó, hồi quy phân vị tất cả tính bình ổn (robustness),không bị ảnh hưởng bởi sự hiện tại diện của các quan sát phi lý đó. - thứ tư, những kiểm địnhvề thông số của hồi quy phân vị không nhờ vào tính chuẩn của sai số. Rộng nữa,các kiểm định này không dựa trên ngẫu nhiên một giả định như thế nào về dạng cung cấp củasai số hồi quy. - sản phẩm công nghệ năm, hồi quy phânvị quánh biệt cân xứng khi đối chiếu trên quy mô hồi quy có sự hiện hữu củaphương sai chuyển đổi hoặc trong mẫu mã số liệu cơ mà hàm trưng bày của biến đổi phụ thuộcbất đối xứng quanh giá trị trung bình. Lúc đó, hàm hồi quy phân vị bên trên cácphân vị không giống nhau sẽ có sự khác biệt rõ rệt, cho thấy tác 26 rượu cồn không giốngnhau của biến độc lập đến biến phụ thuộc ở hầu hết phân vị khác nhau. - Một là, các tính toántrong hồi quy phân vị phức hợp hơn đối với OLS. Ví dụ như trong OLS, hy vọng tìmước lượng thông số hồi quy làm sao cho tổng bình phương không nên số là nhỏ nhất thì cóthể áp dụng những công thức tìm rất trị của giải tích toán học tập như mang đạo hàmriêng với giải hệ phương trình ứng với điều kiện cần của cực trị. Trong những khi đó,ước lượng thông số của hồi quy phân vị tiến hành thông qua câu hỏi giải bài xích toánquy hoạch con đường tính. Việc này sẽ khó khăn nếu không có sự hỗ trợ của máy tính.- nhị là, yêu cầu thực hiệnnhiều hàm hồi quy trên nhiều phân vị mới cho thấy được toàn vẹn sự tác độngcủa biến tự do đến biến nhờ vào thay vày chỉ bao gồm một hàm hồi quy trung bìnhcó đk trong OLS. - bố là, việc áp dụnghồi quy phân vị cho các dạng hàm phi tuyến còn tương đối hạn chế. Các triết lý để xửlý tự tương quan hoặc nội sinh vào hồi quy phân vị còn chưa được phát triểnhoàn thiện.Vớinhững thế mạnh bạo đó, ngày càng có khá nhiều các bài nghiên cứu và phân tích ứng dụng sử dụng hồiquy phân vị được thực hiện và công bố, mang đến thấy phương pháp ước lượng này đangngày càng được hoàn thành xong và là chính sách đắc lực trong nghiên cứu kinh tế tài chính cũngnhư các nghành nghề dịch vụ khác. Ở cả nước các bạn cũng có thể tham khảo hai nghiên cứu và phân tích sau:http://www.depocen.org/vn/our-publication/articles/189-cac-yeu-to-anh-huong-den-ket-qua-hoc-tap-o-hoa-ky.html.Tứ phân vịlà đại lượng tế bào tảsự phân bổ và sựphân tán của tập dữ liệu. Tứ phân vị bao gồm 3 giá bán trị, sẽ là tứ phân vị vật dụng nhất(Q1), trang bị nhì (Q2), với thứ bố (Q3). Bố giá trị này phân chia một tập hợp dữ liệu (đãsắp xếp tài liệu theo hiếm hoi từ từ bé nhỏ đến lớn) thành 4 phần có con số quan sátđều nhau.


Bạn đang xem: Quantile regression là gì

*

*

Nghiêncứu ảnh hưởng tác động của income lên chi cho thực phẩm (foodexp) với cỗ dữ liệu mang tên engel
tích đúng theo trong gói quantreg vì chính người sáng tác của phươngpháp này là Koenker (2005) viết.#Read the“engel” dataset which is one of integrated dataset in “quantreg” package (Engelfood expenditure data used in Koenker and Bassett(1982). This is a regressiondata phối consisting of 235 observations on income and expenditure on food for Belgianworking class households)
*

*

#Explanation:in the first quantitle, foodexp = 0.029 + 0.474*income (If the income increaseby 1 bp, the food expense will increase by 0.474 bp). It is clearly seen thatthere is a difference between the quận 1 and the Q3, then we can take an Anova test
to kiểm tra whether it differsfrom each other or not. The hypothesis will be explained by:
*



Xem thêm: Windows Explorer Là Gì, Nghĩa Của Từ Explorer, Cách Mở Windows Explorer

► 2021(2) ► January(2) ► 2020(11) ► December(1) ► October(1) ► September(1) ► June(1) ► May(3) ► January(4) ▼ 2019(7) ► December(1) ► March(3) ▼ January(3) ▼ Jan 15(2) ► 2018(1) ► December(1)