[问答] 如何在分位数回归结果中看到F统计量、R方？ [推广有奖]

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zxz0731 发表于 2015-4-16 20:30:21 |AI写论文

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使用quantreg包做分位数回归，stargazer同时输出OLS和分位回归的结果，为何分位数回归没有F统计量和R方？

这两个参数一个判断模型整体显著性、一个判断拟合优度，应该很重要，请教大神，如何得到？
谢谢！

附程序和输出结果：
#quantile regression
ols =lm(r ~ lngeo_shsz+zql+lnfa+mkt)
q25 = rq(r ~ lngeo_shsz+zql+lnfa+mkt, tau=c(0.25))
q50 = rq(r ~ lngeo_shsz+zql+lnfa+mkt, tau=c(0.5))
q75 = rq(r ~ lngeo_shsz+zql+lnfa+mkt, tau=c(0.75))
stargazer(ols, q25, q50, q75,type="html",out="D:\\rdata\\master\\fc.html")

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关键词：分位数回归回归结果分位数统计量 regression master 如何统计

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hugebear 发表于2楼查看完整内容

分位数回归的统计推断理论要比经典的回归模型复杂许多，一般都要借助于大样本理论。像R^2这样的统计量据我所知应该就不复存在了（不过即使在经典的线性模型中，R^2的职能可以被F统计量所取代）。至于检验模型的整体显著性，请参考anova.rq函数。你需要分别拟合两个分位数回归模型，然后调用anova.rq函数（如上所述，这个检验是大样本检验）。如指定test的类型为``Wald", 则可得F统计量和p-value。

沙发

hugebear 发表于 2015-4-16 22:29:22

分位数回归的统计推断理论要比经典的回归模型复杂许多，一般都要借助于大样本理论。像R^2这样的统计量据我所知应该就不复存在了（不过即使在经典的线性模型中，R^2的职能可以被F统计量所取代）。
至于检验模型的整体显著性，请参考anova.rq函数。你需要分别拟合两个分位数回归模型，然后调用anova.rq函数（如上所述，这个检验是大样本检验）。如指定test的类型为``Wald", 则可得F统计量和p-value。