We present in this paper a few important direction on research using quantile regression.
We start from some motivation for this method of regression. Secondly we present some
main areas of application this method. Finally we wanted to point out transformation of the main
model. This model, introduced by Powell (1991) and further analyzed by Chamberlain (1994) and
Buchinsky (1995), specifies the conditional quantiles of the Box-Cox transformation of the variable
under appraisal as a linear function of the covariates. It provides, within a simple set-up, the
needed flexibility, as both the transformation parameter and the coefficients of the linear function
are allowed to vary freely at each point of the distribution. The Box-Cox quantile regression,
which has the linear and log-linear models as particular cases, will provide, therefore, a direct
answer to the question of the appropriate transformation to be used.
Przedstawiamy artykuł, w którym omawiamy modele regresji kwantylowej. Omawiamy motywacje
dla stosowania klasycznego modelu, jak również główne kierunki zastosowań regresji
kwantylowej. Następnie przechodzimy do transformacji podstawowego modelu. Ten model jest
wprowadzony przez Powell’a (1991) a kolejno analizowany przez Chamberlain’a (1994) i Buchinsky’ego
(1995), wprowadzono specyficzne warunkowe kwantyle znane jako transformacja Box–
Cox’a. Omawiamy estymację modeli oraz testy istotności.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00