2014-10-28 7 views
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R에서 quantreg 패키지를 사용하여 quantile 회귀 모델을 계산했습니다. 이 모델에서 종속 변수 (Y)는 NAS_DELAY이고 독립 변수 (Xs)는 SEANSON1TO4, SEANSON2TO4, SEANSON3TO4입니다.
모델이다quantile regression + dummy 변수

NAS_DELAY=aSEANSON1TO4+bSEANSON2TO4+cSEANSON3TO4+d 

SEANSON1TO4, SEANSON2TO4, SEANSON3TO4 내가 절편 다른 회귀 계수를 계산하기 위해 R을 사용하여 0 또는 1 가변 수는 있지만, 그 결과는 보여 주었다

"오류 메시지 1 : summary.rq (xi, ....) : 278951 non-positivr (x, y, τ = τ, fis ".

이유를 알 수 없습니다.

"fit2<-summary(rq(NAS_DELAY ~SEASON1TO4+SEASON2TO4+SEASON3TO4,tau=c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5),data=fddata)) 
Error in base::backsolve(r, x, k = k, upper.tri = upper.tri, transpose = transpose, : singular matrix in 'backsolve'. First zero in diagonal [1]" 
In addition: Warning messages: 
1: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique 
2: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique 
3: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique 
4: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique 
5: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique 
6: In summary.rq(xi, ...) : 188771 non-positive fis 

내가 뭘 잘못하고 있니?

답변

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데이터 집합에 구성된 요인 때문에 매트릭스 구성이 단수입니다.

특이점 설명 : here, herehere을 참조하십시오. 본질적으로 quantreg는 데이터 행렬을 뒤집는 것에 달려 있으며, 요인의 형태 때문에 행렬은 uninvertable입니다.

충분한 데이터가 있거나 데이터에 적합한 경우이 thread은 데이터에 적합한 경우 몇 가지 가능한 해결책을 가리 킵니다.