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如何手动创建“rq”类的对象，以便之后可以使用它来运行该predict函数？

感谢您非常有用的回复，mymdl现在在此示例中属于“rq”类。添加class(mymdl$coefficients) ="numeric"到代码中解决了我的主要问题：predict(mymdl)工作。

有趣的是，class(mdl$terms)并且class(mymdl$terms)有所不同。如果我设置class(mymdl$terms) = class(mdl$terms)，则predict(mymdl)产生NAs. 我想知道为什么会这样。。

我是新来的课程。欢迎任何帮助和建议。

编辑 1：我扩展了我的示例并纳入了您非常有用的反馈。mymdl现在是“rq”类。我还确定了predict函数使用的最重要的信息（即mdl$coefficients和mdl$terms）。

编辑 2：将我的解决方案添加到示例中。但是，还有一个小问题。

我正在对生存数据执行审查分位数回归，以解释我的队列中某些百分位数的生存时间差异。我正在使用quantregCRAN 的软件包。

这是一个可作为可重现示例的代码

请注意，在我的df数据集中，您有一个时间变量 ( months)、一个事件变量 ( event) 和一个分组变量 ( sex)。我随机添加了一些 NA 值来模拟观测的真实数据。

如您所见，fit存储crq函数的结果。结果如下：

这些NA可能与事件在我的数据库中非常罕见有关，因此两组的总生存率可能高于 20%（即 0.2 个百分点）。但是，我对较低的百分位数感兴趣（应该报告非 NA 值）。当我运行summary(fit)命令时，结果如下：

我没有尝试过任何可以帮助我的代码工作的方法。请注意，我尝试在 crq 的调用中指定tau,taus和grid属性，但这些似乎不会影响输出（它一直在发布“NA”表）。

谁能帮我？