как извлечь верхнюю/нижнюю границу коэффициентов из квантильной регрессии rq()

Я хотел бы извлечь коэффициенты, а также верхние и нижние границы из квантильной регрессии, используя пакет quantreg. Вот пример из файла справки.

data(engel)
attach(engel)
taus <- c(.05,.1,.25,.75,.9,.95)
f <- rq((foodexp)~(income),tau=taus)
sf <- summary(f)
sf[1]
#[[1]]

#Call: rq(formula = (foodexp) ~ (income), tau = taus)

#tau: [1] 0.05

#Coefficients:
#            coefficients lower bd  upper bd 
#(Intercept) 124.88004     98.30212 130.51695
#income        0.34336      0.34333   0.38975

Я знаю, что могу использовать coefficients() для получения коэффициентов.

cf <- t(data.frame(coefficients(f)))    # transpose for better arrangement
cf
#              (Intercept)    income
#tau..0.05   124.88004 0.3433611
#tau..0.10   110.14157 0.4017658
#tau..0.25    95.48354 0.4741032
#tau..0.75    62.39659 0.6440141
#tau..0.90    67.35087 0.6862995
#tau..0.95    64.10396 0.7090685

Но я не могу понять, как получить верхнюю/нижнюю границы, которые появляются в summary(). Смотрел на str(sf), но как извлечь не увидел.

В конечном счете, я хотел бы поместить таус, коэффициенты и верхние/нижние границы в кадр данных для дальнейшей обработки.


r regression quantile quantreg
person Eric Green    schedule 29.05.2014    source источник

Ответы (4)


arrow_upward
2
arrow_downward

Я предполагаю, что вам просто нужны коэффициенты для термина без перехвата. Как насчет этого

sapply(sf, function(x) c(tau=x$tau, x$coefficients[-1, ]))

Это будет перебирать разные уровни tau и извлекать интервалы для коэффициентов.

                  [,1]      [,2]      [,3]      [,4]      [,5]      [,6]
tau          0.0500000 0.1000000 0.2500000 0.7500000 0.9000000 0.9500000
coefficients 0.3433611 0.4017658 0.4741032 0.6440141 0.6862995 0.7090685
lower bd     0.3433270 0.3420992 0.4203298 0.5801552 0.6493680 0.6739000
upper bd     0.3897500 0.4507941 0.4943288 0.6904127 0.7422294 0.7344405
person MrFlick    schedule 29.05.2014
comment
отличное решение, @MrFlick. - person Eric Green; 29.05.2014

arrow_upward
1
arrow_downward

Вы можете использовать функцию coef с объектом, возвращаемым summary, для извлечения значений.

library(quantreg)
f <- rq(stack.loss ~ stack.x,.5)

sf <- summary(f)
sf
# Call: rq(formula = stack.loss ~ stack.x, tau = 0.5)

# tau: [1] 0.5

# Coefficients:
#                   coefficients lower bd  upper bd 
# (Intercept)       -39.68986    -41.61973 -29.67754
# stack.xAir.Flow     0.83188      0.51278   1.14117
# stack.xWater.Temp   0.57391      0.32182   1.41090
# stack.xAcid.Conc.  -0.06087     -0.21348  -0.02891

coef(sf)
#                   coefficients    lower bd     upper bd
# (Intercept)       -39.68985507 -41.6197317 -29.67753515
# stack.xAir.Flow     0.83188406   0.5127787   1.14117115
# stack.xWater.Temp   0.57391304   0.3218235   1.41089812
# stack.xAcid.Conc.  -0.06086957  -0.2134829  -0.02891341

Здесь coef возвращает матрицу. Нижняя и верхняя границы находятся во втором и третьем столбцах соответственно.

person Sven Hohenstein    schedule 29.05.2014
comment
Благодарю. Но coef(sf) возвращает NULL для моего примера. И тебе того же? - person Eric Green; 29.05.2014
comment
Это не сработало для примера OP для меня. Я думаю, что это связано с несколькими уровнями тау. - person MrFlick; 29.05.2014
comment
@MrFlick Верно. Я должен был использовать пример ОП. - person Sven Hohenstein; 29.05.2014

arrow_upward
1
arrow_downward

Вот аккуратное решение, для которого требуется метла:

    library("broom")
    tidy(rq(data = engel, foodexp ~ income, tau = c(.05,.1,.25,.75,.9,.95)))
              term    estimate   conf.low   conf.high  tau
    1  (Intercept) 124.8800408 96.9260199 131.1526572 0.05
    2       income   0.3433611  0.3256521   0.3957653 0.05
    3  (Intercept) 110.1415742 74.7176192 151.7365540 0.10
    4       income   0.4017658  0.3399444   0.4542858 0.10
    5  (Intercept)  95.4835396 67.5662860 134.9199638 0.25
    6       income   0.4741032  0.4168149   0.5112239 0.25
    7  (Intercept)  62.3965855 27.8317452 120.0708811 0.75
    8       income   0.6440141  0.5738877   0.7051561 0.75
    9  (Intercept)  67.3508721 34.4846868 114.7983532 0.90
    10      income   0.6862995  0.6408633   0.7430180 0.90
    11 (Intercept)  64.1039632 44.4751575 107.6600046 0.95
    12      income   0.7090685  0.6444755   0.7381036 0.95

См.: https://cran.r-project.org/web/packages/broom/vignettes/broom.html

person PatrickT    schedule 30.09.2017

arrow_upward
0
arrow_downward

Это может помочь.

matrix(unlist(lapply(sf, function(x) data.frame(unlist(x)[3:8]))), nrow=6, byrow=TRUE)
          [,1]      [,2]     [,3]      [,4]      [,5]      [,6]
[1,] 124.88004 0.3433611 98.30212 0.3433270 130.51695 0.3897500
[2,] 110.14157 0.4017658 79.88753 0.3420992 146.18875 0.4507941
[3,]  95.48354 0.4741032 73.78608 0.4203298 120.09847 0.4943288
[4,]  62.39659 0.6440141 32.74488 0.5801552 107.31362 0.6904127
[5,]  67.35087 0.6862995 37.11802 0.6493680 103.17399 0.7422294
[6,]  64.10396 0.7090685 46.26495 0.6739000  83.57896 0.7344405

or

matrix(unlist(lapply(sf, function(x) data.frame(unlist(x)[3:8]))), nrow=6, byrow=FALSE)
            [,1]        [,2]        [,3]        [,4]        [,5]       [,6]
[1,] 124.8800408 110.1415742  95.4835396  62.3965855  67.3508721 64.1039632
[2,]   0.3433611   0.4017658   0.4741032   0.6440141   0.6862995  0.7090685
[3,]  98.3021170  79.8875277  73.7860765  32.7448768  37.1180206 46.2649456
[4,]   0.3433270   0.3420992   0.4203298   0.5801552   0.6493680  0.6739000
[5,] 130.5169478 146.1887545 120.0984745 107.3136214 103.1739898 83.5789592
[6,]   0.3897500   0.4507941   0.4943288   0.6904127   0.7422294  0.7344405
person Mark Miller    schedule 29.05.2014