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Fixed-level parametric quantile regression for bounded responses in the open interval (0,1), using the five-parameter Generalized Kumaraswamy distribution and its six nested sub-families. For a quanti
데이터R · C++GitHub @evandeilton온라인운영자 미확인
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1분 만에 확인하기Fixed-level parametric quantile regression for the Generalized Kumaraswamy family, for bounded responses in (0,1). Maximum likelihood via TMB.
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Parametric quantile regression for the Generalized Kumaraswamy family
For a response in the open interval $(0,1)$ and a quantile level fixed in advance,
gkwqreg reparametrizes the Generalized Kumaraswamy distribution so that one of its
parameters is the conditional quantile at that level, and models that parameter
directly. Every coefficient then has a quantile interpretation and a standard error that
refers to one.
This is the sibling of gkwreg, which fits the
same seven families with mean semantics.
Why this is not predict(type = "quantile")README 전문 보기 ↗지금 README 전체를 불러올 수 없습니다. 원문 링크에서 읽을 수 있습니다. 아래는 저장된 발췌입니다.
Parametric quantile regression for the Generalized Kumaraswamy family
For a response in the open interval $(0,1)$ and a quantile level fixed in advance,
gkwqreg reparametrizes the Generalized Kumaraswamy distribution so that one of its
parameters is the conditional quantile at that level, and models that parameter
directly. Every coefficient then has a quantile interpretation and a standard error that
refers to one.
This is the sibling of gkwreg, which fits the
same seven families with mean semantics.
Why this is not predict(type = "quantile")README 전문 보기 ↗