Improved transformation-based quantile regression
Improved transformation-based quantile regression
复制标题
DOI：
10.1002/cjs.11240
复制
发表时间：
2015-03-01
影响因子：
0.6
通讯作者：
Jones, M. C.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Geraci, Marco;Jones, M. C.
模拟随机变量的分位数是通过它们对单调变换的等方差来实现的。在条件建模中，转换响应变量通过灵活和简约的模型来近似非线性关系;这些通常包括标准转换作为特殊情况。转换回来以获得原始尺度上的预测或计算边际非线性效应成为一项微不足道的任务。当响应变量的支持度有界时，此方法特别有用。我们提出了新的转换模型，单或双界的反应，提高了条件分位数估计的性能相比，其他竞争的转换，即Box-Cox和Aranda-Ordaz变换。关键是要提供灵活的转换范围整个真实的行.估计是通过一个两阶段的估计，而置信区间得到的自助。模拟研究和一些说明性的数据分析。加拿大统计杂志43：118-132; 2015（c）2015年加拿大统计学会ResumeL 'equivariance aux transformations monotones des quantiles d' une variable aleatoire facilite modelisation。在一个模型化条件下，借助于简单模型和局部模型，对非线性关系估计的变量响应进行转换。Les transformations designagees incluent typiquement des transformations standards comme cas particuliers.原始阶梯的预测转换或非线性边缘效应的计算通过逆变换的应用而显得微不足道。本文提出了一种新的转换模式，以应对单边或双边的反应。在Box-Cox变换和Aranda-Ordaz变换同时进行的情况下，分位数的估计条件的性能得到了改善。该循环由一个提议者的转换灵活不乐域couvre了l 'axereel。作者通过两种磁带的方法进行估计，并确定重新机械的置信区间。它们是当前的模拟和分析工具。La revue canadienne de statistique 43：118-132; 2015（c）2015 Societe statistique du Canada
Modelling the quantiles of a random variable is facilitated by their equivariance to monotone transformations. In conditional modelling, transforming the response variable serves to approximate nonlinear relationships by means of flexible and parsimonious models; these usually include standard transformations as special cases. Transforming back to obtain predictions on the original scale or to calculate marginal nonlinear effects becomes a trivial task. This approach is particularly useful when the support of the response variable is bounded. We propose novel transformation models for singly or doubly bounded responses, which improve upon the performance of conditional quantile estimators as compared to other competing transformations, namely the Box-Cox and the Aranda-Ordaz transformations. The key is to provide flexible transformations with range the whole of the real line. Estimation is carried out by means of a two-stage estimator, while confidence intervals are obtained by bootstrap. A simulation study and some illustrative data analyses are presented. The Canadian Journal of Statistics 43: 118-132; 2015 (c) 2015 Statistical Society of CanadaResumeL'equivariance aux transformations monotones des quantiles d'une variable aleatoire facilite leur modelisation. Dans le cadre d'une modelisation conditionnelle, une transformation de la variable reponse permet d'estimer des relations non lineaires a l'aide de modeles simples et parcimonieux. Les transformations envisagees incluent typiquement des transformations standards comme cas particuliers. La conversion de previsions vers l'echelle d'origine ou le calcul des effets marginaux non lineaires se font alors de facon triviale par l'application de la transformation inverse. Les auteurs proposent un modele de transformation novateur pour des reponses bornees unilateralement ou bilateralement. Les performances observees pour l'estimation conditionnelle de quantiles surpassent celles des transformations concurrentes comme la transformee de Box-Cox et celle d'Aranda-Ordaz. La cle consiste a proposer des transformations flexibles dont le domaine couvre tout l'axe reel. Les auteurs effectuent l'estimation a l'aide d'une methode en deux etapes et ils determinent les intervalles de confiance par le reechantillonnage. Ils presentent quelques simulations et des exemples d'analyse de donnees. La revue canadienne de statistique 43: 118-132; 2015 (c) 2015 Societe statistique du Canada