分位点回帰モデルの調整済みようなものはありますか？

論文に変位値回帰モデルを含めたので、査読者は、調整済みのを論文に含めたいと思っています。私の研究で興味のある3つの分位数について、疑似を計算しました（KoenkerとMachadoの1999 JASA論文から）。$R^2$$R^2$

ただし、分位点回帰用に調整されたについて聞いたことがなく、その計算方法がわかりません。次のいずれかをお願いします。$R^2$

• 好ましくは、分位点回帰の調整済みを有意義に計算する方法に関する式またはアプローチ。$R^2$

• あるいは、分位点回帰で調整されたようなものがない理由について、レビューアーに提供する説得力のある議論。$R^2$

レビュアーが求めているのは、疑似値を取得し、分位範囲のサンプル数n Qおよびモデル内のパラメーター数pに対して「不偏」にすることです。言い換えれば、通常のコンテキストで調整されたR 2です。つまり、修正された説明されていない割合は、n Q − 1の係数だけ、説明されていない全体の割合よりも大きいということです。$R^2$$n_Q$$p$$R^2$、つまり$\frac{n_Q-1}{n_Q-p-1}$

またはR2∗=1−nQ−$1-R^{2*}=\frac{n_Q-1}{n_Q-p-1}(1-R^2)$$R^{2*}=1-\frac{n_Q-1}{n_Q-p-1}(1-R^2)$

これはすでに疑似値であり、調整された疑似R 2値であるため、読者に疑似調整を実行する印象を与える可能性があるため、物事をやりすぎていることに同意します。$R^2$$R^2$

代替案の1つは、計算を行い、結果が何であるかをレビュー担当者に示し、論文にそれらを含めないことです。調整済み擬似プロシージャ。ただし、レビュアーが尋ねている理由は、彼らが意味不明な数字を見ないという保証が欲しいからだということを理解する必要があります。さて、もしあなたが正確にそれをする別の方法を考え、結果が信頼できることをレビュアーに保証するなら、問題はなくなるはずです...$R^2$

代替策の1つは、特に堅牢性や精度を示すことができる場合、使用している疑似値に関する参照または情報をさらに含めることです。たとえば、分位点回帰の適合度テスト。疑似R 2の値は論文に不可欠ですか、それとも同じ目標を達成する他の方法がありますか？$R^2$$R^2$

時々、問題を削除することが最も簡単なことです。はい、私たちはあなたに賛成します、高貴な校閲者、あなたの荘厳な不可fall 性が崇拝され、 grovel、grovel >問題は削除されました。$<$$>$

分位点回帰モデルの損失関数はMSEに基づいていないため、2つの分位点回帰モデルを比較するために$R^2$を使用しない方がよいでしょう。

AICまたはBICを試すことができます。