Regresión por cuantiles en R

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# install.packages("quantreg")
library(quantreg)


mydata<- read.csv("C:/Users/minombre/mifolder/miarchivo.csv")
attach(mydata)

# Define variables
names(mydata)

Y <- cbind(Y)
X <- cbind(X1, X2, X3, X4)

# Estadísticas descriptivas
summary(Y)
summary(X)

# Regresión OLS
ols<- lm(Y ~ X, data=mydata)
summary(ols)

# Regresión para cada cuantil
qreg25 <- rq(Y ~ X, data=mydata, tau=0.25)
summary(qreg25)
qreg50 <- rq(Y ~ X, data=mydata, tau=0.5)
summary(qreg50)
qreg75 <- rq(Y ~ X, data=mydata, tau=0.75)
summary(qreg75)

# Regresión simultánea para todos los cuantiles
qregall <- rq(Y ~ X, data=mydata, tau=c(0.25, 0.50, 0.75))
summary(qregall)

# Prueba de diferencias en los coeficientes con ANOVA
anova(qreg25, qreg50, qreg75)

# Gráficos
qreg.all <- rq(Y ~ X, tau = seq(0.05, 0.95, by = 0.05), data=mydata)
qreg.plot <- summary(qreg.all)
plot(qreg.plot)

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Material de apoyo: 

© 2019 por CARLOS VILALTA. GEOGRAFÍA DEL CRIMEN.

carlosvilalta.net / geocrimen.com

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