分位点回帰：どの標準エラーですか？

quantreg vignetteのsummary.rq関数は、分位点回帰係数の標準誤差推定のための多数の選択肢を提供します。これらのそれぞれが最適/望ましいものになる特別なシナリオは何ですか？

Koenker（1994）で説明されているようにランクテストを反転することにより、推定パラメーターの信頼区間を生成する「ランク」。デフォルトのオプションは、エラーがiidであると想定していますが、オプションiid = FALSEはKoenker Machado（1999）の提案を実装しています。追加の引数については、rq.fit.brのドキュメントを参照してください。
エラーがiidであると想定し、KB（1978）のように漸近共分散行列の推定値を計算する「iid」。
条件付き分位関数のローカル（タウ）線形性（x）を推定し、スパース性のローカル推定を使用してフーバーサンドイッチ推定を計算する「nid」。
Poker（1990）によって提案されたサンドイッチのカーネル推定値を使用する「ker」。
標準エラーを推定するためのいくつかの可能なブートストラップの選択肢の1つを実装する「ブート」。

私はこれが時系列または断面の次元のいずれかに適用される少なくとも20の経験的論文を読みましたが、標準誤差の選択については言及していません。

r standard-error quantile-regression estimators

— ジェイス
ソース

この素晴らしい質問に対して多くの回答を得ていただければ幸いです。この領域でいくつかのガイダンスが必要です。別のアプローチは、Rのことで簡単に作られたrmsパッケージのbootcovブートストラップ複製回帰係数を保存することです機能（

任意のコントラスト（の組み合わせに対する信頼区間を取得するために、ブートストラップノンパラメトリックパーセンタイル信頼区間アプローチを使用する複数可）および

興味のある複数可）。

β

$\beta$

β

$\beta$

— フランクハレル

すばらしい質問です。クラスでは「常にブートストラップを使用する」と言われましたが、他の方法の背後にある理論に精通していないので、正確な理由はわかりません。

— マックスゴードン

論文Koenker and Hallock（2000）：Quantile Regression：An Introduction（econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf）を読みましたか？ブートストラップは、応答の分布について何も仮定していないため望ましい（p。47、分位点回帰、Hao and Naiman、2007）。また、「...漸近的手順の仮定は通常成り立たず、これらの仮定が満たされたとしても、構築されたスケールと歪度シフトの標準誤差を解決するのは複雑です（p。43）。。 "

— 指標

ブートストラップのリサンプリングは、均一な事前分布が情報価値がないと仮定しませんか？

— EngrStudent-モニカの復活

@Metrics：それを回答として投稿すべきでしょうか？

— naught101

論文Koenker and Hallock（2000）：Quantile Regression：An Introduction（econ.uiuc.edu/~roger/research/intro/rq.pdf）を読みましたか？ブートストラップは、応答の分布に関する仮定を行わないため、望ましい（p。47、分位点回帰、Hao and Naiman、2007）。また、「...漸近的手順の仮定は通常成り立たず、これらの仮定が満たされたとしても、構築されたスケールと歪度シフトの標準誤差を解決するのは複雑です（p。43）。」

— 指標
ソース