quantreg包: predict.rq只接受单个tau

Question

我正在使用quantreg软件包来计算分位数回归。我正在拟合一些taus的回归，并想计算预测值和95%的置信区间。问题是，如果您添加置信度限制，则函数predict.qr似乎不允许超过一个分位数。到目前为止，我使用循环解决了这个问题，但这使得我的代码非常长。最小示例：

1)一个分位数(0.5)工作正常

# prediction data set
pred.df <- data.frame(disp = 150:160) 

fit <- rq(mpg ~ disp, data = mtcars, tau = 0.5)

predict.rq(fit, 
           newdata = pred.df, 
           interval = "confidence")

2)多个分位数和只有预测值(没有ci)也可以

fit <- rq(mpg ~ disp, data = mtcars, tau = c(0.5, 0.6))
predict.rq(fit, 
           newdata = pred.df)

3)当超过一个分位数(0.5，0.75)和ci时，它不再起作用

fit <- rq(mpg ~ disp, data = mtcars, tau = c(0.5, 0.6))

predict.rq(fit, 
           newdata = pred.df, 
           interval = "confidence")

因此，我的问题是:是否可以仅使用predict.rq获得多个分位数回归的预测值和置信区间，并避免循环？

Answer 1

您可以使用lapply()，它是一个循环，但它可以快速实现：

lapply(c(0.5, 0.6), function(tau) {

fit <- rq(mpg ~ disp, data = mtcars, tau = tau)

predict.rq(fit, 
           newdata = pred.df, 
           interval = "confidence")
})

或者，您可以为您的代码创建一个包装器函数，然后使用Vectorize()将此类函数的矢量化版本wrt的tau参数，以便在将来使用该函数，而无需实现循环。