`quantreg::boot.rq`返回的矩阵"B“的混淆

Question

像这样调用boot.rq时

b_10 = boot.rq(x, y, tau = .1, bsmethod = "xy", cov = TRUE, R = reps, mofn = mofn)

B矩阵(尺寸R)在b_10中包含什么:引导系数估计或引导标准错误？

文档中的Value部分说：

由两个元素组成的列表:维数R的矩阵B由p返回，并对分位数回归参数的向量进行R重放估计。..。

所以，它似乎是系数估计。但是描述部分说：

这些函数可以用来构造标准误差、置信区间和关于分位数回归模型的假设检验。

因此，它似乎是引导标准错误。

那到底是什么？

编辑：

我还想知道cov = TRUE的选择有什么不同。谢谢!

根据我是否使用cov = TRUE，引导值是不同的。代码是由其他人编写的，所以我不知道为什么会把这个选项放在那里。

Answer 1

它存储引导系数。B的每一行都是一个系数示例，您有R行。

这些样本是进一步推断的基础。我们可以从它们中计算各种统计数据。例如，要计算引导均值和标准错误，我们可以：

colMeans(B)

apply(B, 2, sd)

，你也知道cov = TRUE的选择有什么不同吗？

你确定cov = TRUE能工作吗？首先，boot.rq本身没有这样的论点。它可以通过...传递进来。但是，...被转发给boot.rq.pxy (如果bsmethod = "pxy")或boot.rq.pwxy (如果bsmethod = "pwxy")，这两种方法都不处理cov参数。此外，您使用bsmethod = "xy"，因此...将被静默地忽略。据我所见，cov = TRUE 根本没有作用。

，它的工作原理是，R不会抛出错误。

这就是“默不作声”的意思。你可以把任何东西传递给...。他们只是被忽视了。

引导值是不同的，取决于我是否使用cov = TRUE。代码是由其他人编写的，所以我不知道为什么会把这个选项放在那里。

随机抽样不会给出相同的结果在不同的运行。我建议你修补一个随机种子，然后做测试：

set.seed(0); ans1 <- boot.rq(..., cov = FALSE)
set.seed(0); ans2 <- boot.rq(..., cov = TRUE)
all.equal(ans1$B, ans2$B)

如果你不真实，回到我身边。

你说得对。只是因为不同的种子。谢谢！！