机器算法验证 - 分位数回归功效分析 - 吾爱随笔录

机器算法验证统计能力分位数回归

2022-03-18 06:03:24

新网站和这里的统计数据！这可能是一个愚蠢的问题，但我一直无法找到一个令人满意的答案，用于使用分位数回归进行功效分析（或关于样本量的一般准则）的过程。我计划在一个结果中查看 3 个预测变量。推荐的样本量是多少，或者我如何进行功效分析？我很感激任何帮助，谢谢！

1个回答

对于形式的一般线性分位数模型

F_{Y | X}^{- 1} (τ) = X^{'} β_{n} (τ)

$F^{-1}_{Y|X}(\tau) = X'\beta_n(\tau)$ 在哪里

β_{n}

$\beta_n$ 允许取决于样本量，Chernozhukov 和 Fernandez-Val (2005) 为条件分位数回归模型构建功效分析，如您的情况。他们考虑一般的零假设

R (τ) β_{0} (τ) - r (τ) = 0

$R(\tau)\beta_0 (\tau) - r(\tau) = 0$ 为了

τ \in (0, 1)

$\tau \in (0,1)$ . 他们的程序允许您测试

Victor ChernozhukovR在他的网站上的“策略分析”部分为论文“分位数回归过程的二次抽样”提供了他的代码。

参考资料
Chernozhukov, V. 和 Fernandez-Val, I. (2005) “分位数回归过程的二次抽样”，印度统计杂志，分位数回归及相关方法特刊，卷。67 第 2 部分，第 253-276 页

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