lqmm 패키지의 요약에서 표준 오류 값

Question

질문은 간단합니다 : lqmm 패키지의 요약 기능에서 타우의 각 레벨에 대한 표준 오류, 하한 및 각 변수의 상한값을 얻는 방법은 간단합니까?

   Value  Std. Error lower bound upper bound Pr(>|t|)  
(Intercept) value1   13.9770730 0.3399716 13.2938744  14.6603 < 2.2e-16 *** 
factor(a)2 value2   -0.6249463 0.0359903 -0.6972716  -0.5526 < 2.2e-16 *** 
factor(b)2 value3   0.3511184 0.0500702 0.2504986  0.4517 6.344e-09 *** 

나는 13.977의 값을 얻고 싶다. 그것은 어쨌든 가능할까요? QR2013SKDHRP $ tau을 사용하면 첫 번째 열 계수와 다른 값만 얻을 수 있지만 표준 오류, 하한 및 상한은 얻을 수 없습니다.

Answer 1

summary.lqmm 함수는 각 tqu가 요청한 값의 행렬로 목록을 다시 실행합니다. 도움말 페이지에 따르면이 결과는 "tTable"이라는 잎에 있습니다. 시작 지점으로 도움말 페이지의 예를 사용 : 의견에보고

> res <- summary(fitOi.lqmm) 
Warning message: 
In errorHandling(OPTIMIZATION$low_loop, "low", control$LP_max_iter, : 
    Lower loop did not converge in: lqmm. Try increasing max number of iterations (500) or tolerance (1e-05) 

> res$tTable 
$`0.1` 
       Value Std. Error lower bound upper bound  Pr(>|t|) 
(Intercept) 16.7336088 0.7300274 15.2665637 18.2006538 7.620900e-28 
age   0.5221987 0.0783630 0.3647224 0.6796751 2.201244e-08 

$`0.5` 
       Value Std. Error lower bound upper bound  Pr(>|t|) 
(Intercept) 16.8119676 0.72758041 15.3498401 18.2740952 5.312804e-28 
age   0.6188025 0.08742306 0.4431193 0.7944857 5.018630e-09 

$`0.9` 
       Value Std. Error lower bound upper bound  Pr(>|t|) 
(Intercept) 16.8267888 0.7346688 15.3504165 18.3031611 7.894189e-28 
age   0.7961899 0.1008876 0.5934487 0.9989311 2.796707e-10 

문제점은 lqm 대 lqmm의 선택에 관계하지 않는 것.

fit.lqm 
#------------------- 
Call: lqm(formula = y ~ x, data = test, tau = p, control = list(verbose = FALSE, 
    loop_tol_ll = 1e-09), fit = TRUE) 

Fixed effects: 
      tau = 0.25 tau = 0.50 tau = 0.75 
(Intercept) 29.322072 29.954761 30.628379 
x    1.124451 1.182257 1.251657 

Degrees of freedom: 500 total; 498 residual 
#------------ 
names(summary(fit.lqm)) 
#--------------  
[1] "0.25"  "0.50"  "0.75"  "theta"  "scale"  "call"  
[7] "term.labels" "terms"  "nobs"  "edf"   "dim_theta" "rdf"   
[13] "tau"   "x"   "y"   "weights"  "levels"  "InitialPar" 
[19] "control"  "tTable" 

summary(fit.lqm)$tTable 
#----------------  
[[1]] 
       Value Std. Error lower bound upper bound  Pr(>|t|) 
(Intercept) 29.322072 0.1071627 29.1067201 29.537423 1.089432e-79 
x   1.124451 0.2137049 0.6949946 1.553907 3.134769e-06 

[[2]] 
       Value Std. Error lower bound upper bound  Pr(>|t|) 
(Intercept) 29.954761 0.1001000 29.7536022 30.155919 1.358822e-81 
x   1.182257 0.1447352 0.8914013 1.473114 1.057212e-10 

[[3]] 
       Value Std. Error lower bound upper bound  Pr(>|t|) 
(Intercept) 30.628379 0.0833481 30.4608850 30.795874 5.813793e-86 
x   1.251657 0.1736253 0.9027443 1.600571 3.150189e-09 

출력의 첫 번째 행렬의 Std.Error 열을 액세스하는 방법을 보여주는 :

당신은 ?lqm 도움말 페이지의 예에 적용 summary.lqm의 출력을보고 결과의 동일한 종류를 얻을 수

> summary(fit.lqm)$tTable[[1]][, "Std. Error"] 
(Intercept)   x 
    0.1296308 0.2851553 

tau의 첫 번째 값에 대해 "표준 오류 값, 하한값 및 상한값"을 모두 원한다면.

summary(fit.lqm)$tTable[[1]][, c("Std. Error", "lower bound", "upper bound") ]