在分位数回归中测试斜率

Question

我在R中使用quantreg包来对一组数据运行分位数回归（95％）。

我想将分位数回归的斜率设置为值1.4，正如alreday在之前的分析中所做的那样，我想用它来比较我的结果。如果在lm()中使用函数offset()可以实现这一点，则使用rq()作为固定分位数（例如0.025），这不起作用。

代码不会出错，但1.4的值对我的结果没有影响。

fit.0.025<-rq(y~offset(1.4*x),tau=0.025, data=mydataframe)

Answer 1

这不应该是这个经过充分测试的代码吗？ （..除非截取列被抑制，否则它仍然是一个待估计的参数，从而无法“修复”它。）（已编辑，需要重复偏移并使用-1而不是+0）

   dfrm <- data.frame(x=runif(1000, 1,100), y=runif(1000, 1,2))
   fit.0.025 < -rq(y ~ x*(1 + offset( rep(1.4, 1000) ) ) -1, tau=0.025, data=dfrm)

# Same as:
fit.0.025<-rq(y ~ x + offset( rep(1.4, 1000)) -1 , tau=0.025, data=dfrm)

老实说，我在质疑这是否具有统计意义。运行数学运算并不总是产生可解释的输出。

我之前输入过：

fit.0.025<-rq(y ~ x+ offset(1.4), tau=0.025, data=mydataframe)

....但这只适用于乘法链接。