R 中的截尾分位数回归:获取特定的分位数
Censored quantile regression in R: getting specific quantiles
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")
我对其拟合了以下截尾分位数回归模型:
q2 <- crq(St~x1 + x2 + x1x2,tau=.9,method="Portnoy")
summary(q2)
如您所见,我对第 0.9 分位数感兴趣。但是 summary(q2)
returns 第 20 到第 80 个百分位数(乘以 20)。我怎样才能只得到第 0.9 个分位数(又名第 90 个百分位数)?我的问题是,即使我在 crq 中请求第 90 个百分位数(即 "tau=0.9"),汇总函数仍然返回同一组(不需要的)百分位数(第 20、40、60、80)。
分位数示例:
quantile(dataframe$columnname, na.rm=TRUE)
在这种情况下,您想拥有
分位数 (dataframe$columnname,probs=(0.009, 0.2, 0.8))
0.009 为您提供第 0.9 个分位数。
正在输入...
?summary.crq
结果...
## S3 method for class 'crq'
summary(object, taus = 1:4/5, alpha = .05, se="boot", covariance=TRUE, ...)
所以你应该能够指定 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。
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")
我对其拟合了以下截尾分位数回归模型:
q2 <- crq(St~x1 + x2 + x1x2,tau=.9,method="Portnoy")
summary(q2)
如您所见,我对第 0.9 分位数感兴趣。但是 summary(q2)
returns 第 20 到第 80 个百分位数(乘以 20)。我怎样才能只得到第 0.9 个分位数(又名第 90 个百分位数)?我的问题是,即使我在 crq 中请求第 90 个百分位数(即 "tau=0.9"),汇总函数仍然返回同一组(不需要的)百分位数(第 20、40、60、80)。
分位数示例:
quantile(dataframe$columnname, na.rm=TRUE)
在这种情况下,您想拥有 分位数 (dataframe$columnname,probs=(0.009, 0.2, 0.8))
0.009 为您提供第 0.9 个分位数。
正在输入...
?summary.crq
结果...
## S3 method for class 'crq'
summary(object, taus = 1:4/5, alpha = .05, se="boot", covariance=TRUE, ...)
所以你应该能够指定 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。