R语言做分位数回归时，极端分位数的系数一样，是怎么回事？

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运行下面代码可以看到 在分位点0.5和0.25时，系数是不一样的，这是很符合常理，但是为什么从0.01到0.12分位点，它们的系数都是一样的，从0.13开始不同。不太明白 ，请大神支招~



library("quantreg")
data(stackloss)
rq(stack.loss ~ stack.x,.5)
rq(stack.loss ~ stack.x,.25)
rq(stack.loss ~ stack.x,.01)
rq(stack.loss ~ stack.x,.02)
rq(stack.loss ~ stack.x,.03)
rq(stack.loss ~ stack.x,.04)
rq(stack.loss ~ stack.x,.05)
rq(stack.loss ~ stack.x,.06)
rq(stack.loss ~ stack.x,.07)
rq(stack.loss ~ stack.x,.08)
rq(stack.loss ~ stack.x,.09)
rq(stack.loss ~ stack.x,.10)
rq(stack.loss ~ stack.x,.11)
rq(stack.loss ~ stack.x,.12)
rq(stack.loss ~ stack.x,.13)
rq(stack.loss ~ stack.x,.14)

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关键词：分位数回归 分位数 R语言 Library stack library

求帮忙啊  

这个好像是默认的一个规定，
这种密度的切法，只能在4-space里

DM小菜鸟 发表于 2015-3-25 16:09
这个好像是默认的一个规定，
这种密度的切法，只能在4-space里

什么是4-space啊

DM小菜鸟 发表于 2015-3-25 16:09
这个好像是默认的一个规定，
这种密度的切法，只能在4-space里

什么是4-space啊

分位数回归的系数本来就不是连续变化的。 当tau在某个区间内变化时，系数估计保持不变。所以系数的估计可以认为是tau的阶梯函数。 在运筹学上叫做parametric programming, 详细内容可参见Koenker(2005) Quantile regression, section 6.3.