Resumen

En el entorno habitual de regresión de cuantiles, la distribución de la respuesta dada las variables explicativas no está especificada. En este trabajo, la distribución está especificada e introducimos nuevas funciones de enlace para modelar directamente cuantiles especificados de siete distribuciones continuas de 1 parámetro. Utilizando el marco de modelo generalizado lineal y aditivo vectorial (VGLM/VGAM), transformamos ciertos cuantiles preespecificados para convertirlos en predictores lineales o aditivos. Nuestro enfoque de regresión cuantil paramétrica adopta VGLMs/VGAMs porque pueden manejar múltiples predictores lineales y abarcar muchas distribuciones más allá de la familia exponencial. Junto con la capacidad de ajustar suavizadores, la fuerte suposición subyacente de la distribución puede relajarse para ofrecer un análisis de tipo semiparamétrico. Al permitir múltiples predictores lineales y aditivos simultáneamente, el problema de cruce de cuantiles puede evitarse mediante

• Materias:Metodologías paramétricas Método bootstrap Cuantiles de regresión Estudio longitudinal Gráficos de control
• Subjects:Parametric methodologies Bootstrap method Regression quantiles Longitudinal study Control charts
• Palabras claves:Regresión por cuantiles; Distribución; Funciones de enlace; VGLM; VGAM; Predictores lineales
• Keywords:Quantile regression; Distribution; Link functions; VGLM; VGAM; Linear predictors