Question

我在R中生成了以下数据：

library(quantreg)
library(survival)

set.seed(789)
N <- 2000
u <- runif(N)
x1 <- rbinom(N,1,.5)
x2 <- rbinom(N,1,.5)
x1x2<-x1*x2
lambda <- 1 + 1.5*x1 + 1.5*x2 + .5*x1x2
k <- 2
y <- lambda*((-log(1-u))^(1/k));max(y)
c <- runif(N,max=15)
event = as.numeric(y<=c)
mean(event);table(event)
cens <- 1-event
table(cens)mean(cens)
time <-as.matrix(ifelse(event==1,y,c))

St<-Surv(time,event,type="right")

我适合以下审查的分位数回归模型：

q2 <- crq(St~x1 + x2 + x1x2,tau=.9,method="Portnoy")
summary(q2)

可以看出，我对第0.9个分位数感兴趣。但是summary(q2)返回20到80百分位（20）。我怎样才能得到第0.9个分位数（又名第90个百分点）？我的问题是，即使我请求crq中的第90个百分位数（即＆＃34; tau = 0.9＆＃34;），摘要函数仍然返回相同的（不需要的）百分位数集（20,40th，60th，第80）。

Answer 1

输入...

?summary.crq

结果......

## S3 method for class 'crq'
summary(object, taus = 1:4/5, alpha = .05, se="boot", covariance=TRUE,  ...)

所以你应该只能指定tau。

summary(q2, tau = 1:9/10)

tau: [1] 0.9

Coefficients:
            Value    Lower Bd Upper Bd Std Error T Value  Pr(>|t|)
(Intercept)  1.55424  1.44255  1.66594  0.05699  27.27311  0.00000
x1           2.23893  2.03412  2.44375  0.10450  21.42528  0.00000
x2           2.15514  1.97319  2.33710  0.09284  23.21441  0.00000
x1x2         0.74453  0.35153  1.13753  0.20051   3.71309  0.00020

为tau指定单个值会导致错误。

Answer 2

分位数的一个例子：

quantile(dataframe$columnname, na.rm=TRUE)

在这种情况下，你想拥有分位数（dataframe $ columnname，probs =（0.009,0.2,0.8））

0.009为你提供第0.9个分位数。

R中的截尾分位数回归：得到特定的分位数

2 个答案: