4

使用 R 和 package quantreg，我正在对我的数据执行分位数回归分析。

我可以使用汇总函数中的 se（标准误差）估计器访问 p 值，如下所示，但是我只得到 5 个小数位，并且想要更多。

model <- rq(outcome ~ predictor)
summary(model, se="ker")

Call: rq(formula = outcome ~ predictor)

tau: [1] 0.5

Coefficients:
            Value    Std. Error t value  Pr(>|t|)
(Intercept) 78.68182  2.89984   27.13312  0.00000
predictor    0.22727  0.03885    5.84943  0.00000

我如何才能访问 p 值的更多小数位？

更新

好的，所以我可以通过选择包含数值结果矩阵的子对象来获得更多小数位；

> summary(model, se="ker")[[3]]
                 Value Std. Error   t value     Pr(>|t|)
(Intercept) 78.6818182 3.13897835 25.066059 0.000000e+00
predictor    0.2272727 0.04105681  5.535567 4.397638e-08

然而，当 P 值 <1e-12 时，P 值仍舍入为 0（上述输出是简化的示例模型）。我可以通过应用@seancarmody 的建议获得更多信息；

format(summary(model, se="ker")[[3]], digits=22)

但是如果 P < 1e-22 它仍然四舍五入为 0，并且如果“digits”设置为 > 22，我会收到以下错误；

format(summary(model, se="ker")[[3]], digits=23)

prettyNum(.Internal(format(x, trim, digits, nsmall, width, 3L, : invalid 'digits' argument) 中的错误

是否可以访问更多小数位？

4

2 回答 2

4

看看str(model)。您可以看到有一个属性coefficients，它将为您提供一个比摘要显示的精度更高的数字向量。你也可以看看这些

format(model$coefficients, digits=12)

请注意，这会将系数转换为字符串。

要更仔细地检查 p.values，请尝试

summary(model, se="ker")$coefficients[,1]*1e27

尽管我非常怀疑在小于 1e-27 的 p.value 的数字中可以找到任何含义！

于 2012-08-21T10:13:34.660 回答
2

为了更进一步，我认为您必须深入研究并查看如何计算 p 值。特别是，summary.rq具有以下片段：

  coef[, 4] <- if (rdf > 0) 
        2 * (1 - pt(abs(coef[, 3]), rdf))
    else NA

这实际上是对 p 值的相当不精确的计算（在一般情况下并不重要）。您可能可以通过检索 p 值的日志来获得最大精度[例如，原则上您可以检索小于 10^{-308} 的 p 值，这是 R 可以表示为双精度的最小值精度值]，例如

ss <- summary(model,se="ker")
log(2)+pt(abs(ss$coefficients[,"t value"]),
     lower.tail=FALSE,log.p=TRUE,df=ss$rdf)

该lower.tail=FALSE参数为您提供 CDF 的补码（上尾）值；log.p=TRUE说你想要日志值；添加它log(2)使其成为双面的。

于 2012-08-21T16:50:46.157 回答