分位数回归模型在R环境下的实现
文献类型：会议
作者：左辰[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院 北京市海淀区中关村大街59号品园二楼104室、100872
[2]中国人民大学统计学院 北京市海淀区中关村大街59号品园二楼104室、100872;中国人民大学统计学院 北京市海淀区中关村大街59号品园二楼108室、100872
年：2008
会议名称：第一届中国R语言会议
会议论文集：第一届中国R语言会议论文集
页码范围：26-26
会议地点：北京
会议开始日期：2008-12-13
所属部门：统计学院
语言：中文
关键词：分位数水平;渐近分布;参数估计;假设检验
摘要： 传统回归模型的实际应用中往往会遇到与Gauss-Markov条件不符的情况，从而使模型的稳健性欠佳.分位回归模型是20世纪80年代的一种新的回归模型，该模型放宽了Guass-Markov假设条件，从而提高模型的稳定性.Roger Koenker发布了R中专门用于处理分位回归模型的软件包quantreg.本文借助该软件包展示了分位回归模型的基本形式，参数的渐进分布性质，参数估计的几种方法，以及对“位置漂移模型”和“位置尺度漂移模型”的检验方法.作为总结，文章最后给出了一个实例展示R中处理分位回归模型的整个过程.
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