Regression model
Kvantīļu regresija
Kvantīļu regresijas modeļi nosacītos kvantīļus (piemēram, mediānu, 25. vai 75. percentīli), nevis nosacīto vidējo vērtību, ko mērķē OLS. Ieviesti Kēnkers un Basets 1978. gadā, tie parāda, kā prediktori iedarbojas visā sadalījumā, ieskaitot tā astes.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Tikai dalībniekiem
PieteiktiesPiesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+51 more
Avoti
- Koenker, R. & Bassett, G., Jr. (1978). Regression Quantiles. Econometrica, 46(1), 33-50. DOI: 10.2307/1913643 ↗
- Koenker, R. (2005). Quantile Regression. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511754098 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/quantile-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- LASSO regresijaMašīnmācīšanās↔ compare
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ compare
- Fiksēto efektu paneļa datu modelisEkonometrija↔ compare
- Puasona un negatīvās binomiālās regresijasEkonometrija↔ compare
- Regulētā lineārā regresija (Ridge Regression)Mašīnmācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Divpakāju mazāko kvadrātu (2SLS / IV) regresijaARFIMA: Daļēji integrēts ARMA modelisBajeziāniskā kvantiļu regresijaBeijesiešu kvantiļu-uz-kvantiļu regresijaBeijesiešu robusti regresijaBeta regresijaBloku robusta (kustīgo bloku un stacionārais)Analīze par sabrukuma punktuNosacītais riska apmērs (paredzamais deficīts)Konformālā prognozēšana laika sēriju prognozēšanaiRegresija ar elastīgo tīkluFurjē kvantiļu-uz-kvantiļu regresijaVispārinātie aditīvie modeļi atrašanās vietai, mērogam un formai (GAMLSS)GARCH modelis (volatilitātes prognozēšana)Heckmana parauga atlases modelis (Heckit / Tobit II tips)Heterogeneous Treatment Effect Fuzzy RDDHeterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity DesignHeteroscedasticitātei izturīgi (HC) standartas kļūdasHjūbera regresijaIetekmes diagnostika (Kuka attālums, DFFITS, sviras efekts)Kodola blīvuma novērtēšana un sadalījuma testēšana (KDE)Regresija ar mazāko kvadrātisko mediānu (LMS)Mazākās apgrieztās kvadrātiskās kļūdas (LTS) regresijaM-novērtēji (Robustā regresija)Median Absolute Deviation (MAD) novērtējumsModelis ar nelineāru autoregresīvu sadalīto kavēšanos (NARDL)Nelineārais ARDL (NARDL) modelisParastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaOrdinālā loģistiskā regresijaPuasona un negatīvās binomiālās regresijasProbit regresijas modelisKvantiļu-uz-kvantiļu (QQ) regresijaRANSAC regresijaRobustais ARCH modelisRobustais ARIMA modelisRobustā korelācija (Spīrmena, Kendala un bivida)Robustais GARCH modelisRobustā lineārā regresijaRobustā loģistiskā regresijaRobustā daudzkārtējā lineārā regresijaRobust NARDLRobustā OLS (OLS ar robustām standarta kļūdām)Robustā kvantiļu regresijaRobustā kvantiļu-uz-kvantiļu (RQQR) regresijaRobustā regresijaRobustā vienkāršā lineārā regresijaRobustais svērtais mazāko kvadrātu metode (Robust WLS)S-novērtētājs robustajai regresijaiSn un Qn robustie mēroga novērtētājiTelpiskā regresija (telpiskā nobīdes un telpiskās kļūdas modeļi)Mūsdienu pārejas autoregresijas (STAR) modelisStohastiskās robežas analīze (SFA)Strukturālā lūzuma kvantiļu-uz-kvantiļu regresijaRiska mēri astē (paredzamais trūkums, spektrālie, ekspektiles)Teila-Senas novērtētājsRegresija ar slieksniLaika mainīgo parametru kvantiļu-uz-kvantiļu (TVP-QQ) regresijaTobita cenzētās regresijas modelis
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →