r - 在分位数回归中测试斜率

Question

我正在使用quantregR 中的包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，就像我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lm()使用函数可以做到这一点offset()，则使用rq()固定分位数（例如 0.025）这是行不通的。

代码没有给出错误，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

这不应该是这样的未经充分测试的代码吗？（.. 除非拦截列被抑制，否则它仍然是一个要估计的参数，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，我质疑这是否具有任何统计意义。运行数学运算并不总是会产生可解释的输出。

我之前输入过：

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

....但这仅适用于乘法链接。