分位数回归

用法:[p,统计]= quantreg (x, y,τ[、秩序、nboot]);

输入:
x, y:安装的数据。(x和y应该列)
注意:如果x是一个矩阵,那么多个几列
使用线性回归和“秩序”的论点是不习惯。
τ:分位数回归中使用。
秩序:多项式秩序。(默认= 1)
nboot:使用的引导代理人数量统计推断(默认= 200)。

数据结构有以下字段:
.pse:标准误差在p。(不是独立)
.pboot:引导多项式系数。
polyval .yfitci: 95%置信区间(p, x)


注意:使用引导残差统计推断。(参见帮助bootstrp)
检查也:http://www.econ.uiuc.edu/ ~罗杰/研究/介绍/ rq.pdf

例子:
x = (1:1000)”;
y = randn(大小(x)) * (1 + x / 300) + (x / 300) ^ 2;
[p,统计]= quantreg (x, y,。9、2);
情节(x, y, x, polyval (p (x), x, stats.yfitci,凯西:)
传奇(“数据”,“二阶90适合”,“95%置信区间”,“位置”,“最好”)

引用的方法检查如和参考文献在其中:
中移动http://www.econ.uiuc.edu/罗杰/研究/ / QRJEP.pdf

版权(C) 2008年,Aslak Grinsted