Generalidades de la regresión cuantil y aplicaciones en R

En este trabajo presentamos algunas aplicaciones y generalidades de la regresión cuantil. Se puntualizan los escenarios en los que es pertinente utilizar este tipo de herramientas en contextos donde la regresión clásica no es adecuada. Además, se evidencia la preeminencia y efectividad de la regresi...

Full description

Autores:
Soto Garcés, Rafael Enrique
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7387
Palabra clave:
Regresión cuantil
Regresión lineal
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Linear regression
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description En este trabajo presentamos algunas aplicaciones y generalidades de la regresión cuantil. Se puntualizan los escenarios en los que es pertinente utilizar este tipo de herramientas en contextos donde la regresión clásica no es adecuada. Además, se evidencia la preeminencia y efectividad de la regresión cuantil sobre la regresión lineal clásica, especialmente cuando se busca conocer o evaluar un parámetro diferente a la respuesta media de la variable dependiente. Un ejemplo de su utilidad es en el análisis de supervivencia, donde se puede utilizar la regresión cuantil para estimar la mediana de la duración de una enfermedad o el tiempo hasta un evento de interés, como la muerte. Además, cabe destacar que la regresión cuantil no precisa de supuestos distribuciona les, lo que la diferencia de la regresión clásica cuyos supuestos son extremadamente restrictivos: homocedasticidad, ausencia de correlación y normalidad en los errores del modelo. Por último, se presentan dos aplicaciones en R, conteo de daño celular pa ra evaluar el riesgo de cáncer en cuatro departamentos de Colombia y otra aplicación del precio de viviendas bajo el software Python con el fin de resaltar la capacidad y la versatilidad de la regresión cuantil.
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Además, cabe destacar que la regresión cuantil no precisa de supuestos distribuciona les, lo que la diferencia de la regresión clásica cuyos supuestos son extremadamente restrictivos: homocedasticidad, ausencia de correlación y normalidad en los errores del modelo. Por último, se presentan dos aplicaciones en R, conteo de daño celular pa ra evaluar el riesgo de cáncer en cuatro departamentos de Colombia y otra aplicación del precio de viviendas bajo el software Python con el fin de resaltar la capacidad y la versatilidad de la regresión cuantil.1. Introducción..................................82. Modelo e inferencia de la regresión cuantil..........112.1. Inferencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2. Regresión cuantil para comparar medianas .. . . . . 132.3. Regresión cuantil y regresión lineal simple en distribuciones normales......... . 142.4. Regresión cuantil en modelos binarios .. . . . . . . . . 152.5. Regresión cuantil de coeficiente variable . . . . . . 162.6. Regresión cuantil parcial . . .. . . . . . . . . . . . . . . 162.7. Regresión de cuantiles penalizados .. . . . . . . . . . 173. Aplicaciones de la regresión cuantil.............193.1. Aplicación 1 en Sofware R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223.2. Aplicación 2 en Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.2.1. Cargar módulos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.2.2. Contexto de los datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.2.3. Análisis descriptivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.2.4. Análisis descriptivo para la variable a predecir (SalePrive) . . . . 363.2.5. Análisis de la correlación SalePrince con GrLivArea . . . . . . . . 383.2.6. Prueba de correlación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393.2.7. Prueba de normalidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.8. Modelo de regresión lineal simple . . . . . . 413.2.9. Modelo de regresión cuantil (Q2) . . . . . . . . 434. Conclusiones...........................47Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47PregradoEstadístico(a)Monografíasapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Generalidades de la regresión cuantil y aplicaciones en RTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Regresión cuantilRegresión linealMNBNQuantile regressionLinear regressionMNBNFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadística[1] C. Ablaza yW. Tomaszewski. Buenos y malos empleos informales en Indonesia. Revista internacional del Teabajo , 2021. 140(1): 155-182[2] J. D. Angrist y J. S. Pischke. Quantile Regression. Mostly Harmless Econometrics, 2019. 15(4): 269-291[3] Cade, Brian S.; Noon, Barry R. (2003). .A gentle introduction to quantile regression for ecologists". Frontiers in Ecology and the Environment. 1 (8): 412–420. doi:10.2307/3868138. JSTOR 3868138[4] Z. Cai. Trending time-varying coefficient time series models with serially correlated errors. Journal Econometrics. 2007. 136(1): 163-188[5] J. A. Cifuentes Garzón. Predicción del resultado en la prueba Saber Pro para la economía a partir de la información disponible en el proceso de admisión. 2013. Pág. 40[6] Conover,W. J. (1999). Practical nonparametric statistic. Third Edition.Wiley series in probability and statistic: Applied probability and statistics section. John Wiley and song, Inc. Texas Tech University (1999)[7] De Castilla Vásquez, C. L., y Laos, P. A. L. Una aplicación del modelo de regresión lineal con errores ajustados bajo la distribución Skew-Normal. In Anales científicos. Universidad Nacional Agraria La Molina. (2016). (Vol. 77, No. 2, pp. 319-328)[8] J. G. De Gooijer y D. Zerom. On additive conditional quantiles with high-dimensional covariantes. Journal of the American Statistical Association. 2003. 98(461): 135-146.[9] J. Fan y H. Lin y Y. Zhou. Local partial-likenhood estimation for lifetime data. Annals of Statistics, 2006. 34(1): 290-325[10] J. Fan y R. Li. New estimation and model selection procedures for semiparametric modeling in longitudinal data analysis. Journal of the American Statistical Association. 2004. 99(467): 710-723[11] Fenech M., Chang W.P., Kirsch-Volders M., Holland N., Bonassi S., Zeiger E. HUMN project: Detailed description of the scoring criteria for the cytokinesis-block micronucleus assay using isolated human lymphocyte cultures. Mutat Res. 2003; 534:65–75. doi: 10.1016/S1383-5718(02)00249-8. - DOI - PubMed[12] N. A. Fuentes. Desigualdades de crecimiento municipal en México: Un análisis mediante regresión cuantil. Ensayos Revista de Economía. 2007. 26(2): 19-42[13] H. Gertel y R. Giuliodori y V. Bastos y S. Costanzo. Heterogeneidad en el desempeño académico de los estudiantes de Argentina: Evidencia a partir de regresión por cuantiles. Econpappers. 2010. Pág. 117-138[14] T. Honda. Quantile Regression in varying coefficient models. Journal Statistical Planning and Inference. 2004. 121(1): 113-125[15] Y. Huang. Quantile calculus and censored regression. Annals of Statistics. 2010. 38(3): 1607-1637[16] M. Kim. Quantile regression with varying coefficients. Annals of Statistics. 2007. 35(1): 92–108[17] R. Koenker. Regression Quantiles. Journal of Chemical Information and Modeling. 2013. 53(9):1689–1699[18] R. Koenker. Quantile Regression. Journal of Economic Perspectives. 2000[19] R. Koenker., Portnoy, S., Ng, P. T., Zeileis, A., Grosjean, P., y Ripley, B. D.. Package ‘quantreg’. Reference manual available at R-CRAN: https://cran. rproject. org/web/packages/quantreg/quantreg. pdf. 2018[20] Koenker, R. Quantile Regression. Cambridge University Press. 2005. (No. 38)[21] Manski, C. F. y Thompson, T.S.(1986) “Operational Characteristics of Maximum Score Estimation”, Journal of Econometrics, 32, pp. (85-108)[22] I. Martínez. Regresión Cuantil. 2010[23] E. Medina. Factores determinantes de la demanda eléctrica de los hogares en España: Una aproximación mediante regresión cuantilica. Estudios de Economía Aplicada. 2011. 29(2): 515–538[24] L. Peng y Y. Huang. Survival analysis with quantile regression models. Journal of the American Statistical Association. 2008. 103(482): 637–649[25] J. Quian y L. Peng. Censored quantile regression with partially functional effects. Biometrika. 2010. 97(4): 839–850[26] R. Huiman. Análisis de la regresión cuantílica para la distribución del ingreso total mensual de la población económicamente activa ocupada de Lima Metropolitana. 2016[27] G. Perry y J. Vélez. Esfuerzo Innovador en el sector servicios en Colombia: Estimaciones a través de regresiones cuantílicas. 2013[28] A. Cortés. Regresión cuantílica para la cuantificación de riesgo. Projecte Final de Máster Oficial. 2019[29] Manuel, A. Econometría de la desigualdad: de la persona promedio a la persona cuantil. 2016[30] M. A. Ospina. Una aplicación de la regresión cuantilica a la estimación de los percentiles de coste total de los siniestros. Máster en Ciencias Actuariales y Financieras. 2020[31] Vicéns, J. Sánchez, B. (2012). Regresión cuantílica: estimación y contrastes. Instituto L.R. Klein – Centro Gauss. U.A.M. D.T. N◦ 21[32] Sáez, A. M., y Rescalvo, M. D. P. R. Determinación de factores influyentes en al fraude fiscal mediante la estimación por máxima verosimilitud de un modelo de datos de panel con residuos variantes en el tiempo y distribución normal. In XXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Úbeda, 6-9 de noviembre de 2001 (p. 135)[33] L. Sánchez y V. Leiva y M. Galea y H. Saulo. Birnbaum-Saunders quantile regression models with application to spatial data. Mathematics. 2020. 8(6): 1000[34] F. A. Vélez. Robustez a distribución para regresión cuantilica en datos longitudinales. Tesis presentada como requisito parcial para optar al título de: Magister en Estadítica. 2011.[35] Y.Wei y X. He. Conditional growth charts. Annals of Statistics. 2006. 34(5): 2069–2097.[36] Y. Wu y J. Fan y H-G. Mu¨ller. Varying-coefficient functional linear regression. 2010. Bernoulli, 16(3):730–758[37] S. Xie y A.Wan y Y. Zhou. Quantile regression methods with varying-coefficient models for censored data. Computational Statistics and Data Analysis. 2015. 88: 154–172[38] Yu, K., y Moyeed, R. A. Bayesian quantile regression. Statistics and Probability Letters. (2001). 54(4), 437-447PublicationORIGINALSotoGarces,RafaelEnrique.pdfSotoGarces,RafaelEnrique.pdfapplication/pdf2225631http://172.16.14.198/bitstreams/db4be0d8-d664-40c0-be2d-c3014b3a332e/downloade48550471418371f0e64d2e341cc7ea6MD51FormatodeAutorización.pdfFormatodeAutorización.pdfapplication/pdf260792http://172.16.14.198/bitstreams/4a37b827-ad66-46fc-bc34-708652c72909/downloadb0b00f4fae3e120c47ca9bc4b0dae795MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828http://172.16.14.198/bitstreams/cd17c02e-3d06-44ba-ac15-dfb7da5ae2bd/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD53TEXTSotoGarces,RafaelEnrique.pdf.txtSotoGarces,RafaelEnrique.pdf.txtExtracted texttext/plain79536http://172.16.14.198/bitstreams/a8a97235-016f-4189-88b4-2a9e2ad7a6e7/download091129f64f2db46e254b50566aee26ceMD54FormatodeAutorización.pdf.txtFormatodeAutorización.pdf.txtExtracted 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