quantreg包：predict.rq只接受一个tau

Question

我正在使用quantreg包来计算分位数回归。我拟合了许多taus的回归，并希望计算预测值和95％置信区间。 问题是，如果添加置信度限制，函数predict.qr似乎不允许多个分位数。到目前为止，我使用循环解决了问题，但这使我的代码非常长。 最小的例子：

1）一个分位数（0.5）工作正常

# prediction data set
pred.df <- data.frame(disp = 150:160) 

fit <- rq(mpg ~ disp, data = mtcars, tau = 0.5)

predict.rq(fit, 
           newdata = pred.df, 
           interval = "confidence")

2）多个分位数且只有预测值（无ci）也能正常工作

fit <- rq(mpg ~ disp, data = mtcars, tau = c(0.5, 0.6))
predict.rq(fit, 
           newdata = pred.df)

3）当多个分位数（0.5,0.75）和ci时，它不再起作用

fit <- rq(mpg ~ disp, data = mtcars, tau = c(0.5, 0.6))

predict.rq(fit, 
           newdata = pred.df, 
           interval = "confidence")

因此我的问题是： 是否有可能仅使用predict.rq和避免循环获得多个分位数回归的预测值和置信区间？

Answer 1

您可以使用lapply()，这是一个循环，但实现起来很快：

lapply(c(0.5, 0.6), function(tau) {

fit <- rq(mpg ~ disp, data = mtcars, tau = tau)

predict.rq(fit, 
           newdata = pred.df, 
           interval = "confidence")
})

或者，您可以为代码创建包装函数，然后使用Vectorize()使tau参数具有这样的函数的矢量化版本，以便将来使用该函数而不使用需要实现循环。