我想将样本权重包含在我的分位数回归模型中，但我不确定如何执行此操作。
我已经定义了我的权重，这是调查数据集中已经给出的复制权重（在调查包中计算）：
w<-svrepdesign(variables=data[,1:10],repweights=data[,11:30],type="BRR",
combined.weights=TRUE, weights=r.weights, rho=0.5,dbname="")
我的 rq 模型是：
rq(y~x,tau=c(.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9),data=my.data))
我尝试使用withReplicates函数，但没有成功。有什么建议么？
我不确定@Metrics 的答案是否会为调查加权 quantreg 调用提供正确的标准误差。这是您尝试执行的操作的示例。您肯定遇到了错误，因为此时qr嵌套在withReplicates函数中的函数无法tau一次处理多个参数（即使该qr函数本身可能）。一次只打一个电话，也许是这样:)
library(survey)
library(quantreg)
# load some fake data
data(scd)
repweights <-
cbind(c(4,0,3,0,4,0), c(3,0,0,4,0,3),c(0,3,4,0,0,2),c(0,1,0,4,3,0))
# tack on the fake replicate weights
x <- cbind( scd , repweights )
# tack on some fake main weights
x[,9] <- c( 3 , 2 , 3 , 4 , 1 , 4 )
# name your weight columns
names( x )[ 5:9 ] <- c( paste0( 'rep' , 1:4 ) , "wgt" )
# create a replicate-weighted survey design object
scdrep <-
svrepdesign(
data = x ,
type = "BRR" ,
repweights = "rep" ,
weights = ~wgt ,
combined.weights = TRUE
)
# loop through each desired value of `tau`
for ( i in seq( 0.1 , 0.9 , by = 0.1 ) ){
print( i )
# follow the call described here:
# http://www.isr.umich.edu/src/smp/asda/Additional%20R%20Examples%20bootstrapping%20with%20quantile%20regression.pdf
print(
withReplicates(
scdrep ,
quote(
coef(
rq( arrests ~ alive , tau = i , weights = .weights )
)
)
)
)
}
quantreg包rq中的使用
rq(formula, tau=.5, data, subset, weights, na.action,
method="br", model = TRUE, contrasts, ...)
其中，权重=观察权重向量；如果提供，该算法适合最小化乘以绝对残差的权重总和。权重的长度必须与观察次数相同。权重必须是非负的，并且强烈建议它们严格为正，因为零权重是不明确的。
请确保您的观察中权重是否为零。