贝叶斯分位数回归R代码

贝叶斯分位数回归模型可以使用R中的bayesQR包来实现。以下是一个简单的例子：

library(bayesQR)

# 生成数据
n <- 100
x <- rnorm(n)
y <- x^2 + rnorm(n, sd = 0.2)

# 拟合模型
fit <- bayesQR(y ~ x, tau = 0.5)

# 查看模型结果
summary(fit)

# 预测分位数
x_new <- seq(-3, 3, by = 0.1)
y_new <- predict(fit, newdata = data.frame(x = x_new))

# 绘图
plot(x, y, main = "Bayesian quantile regression", xlab = "x", ylab = "y")
lines(x_new, y_new, col = "red")

在这个例子中，我们生成了一个简单的数据集，其中y是x的平方加上一些噪声。然后我们使用bayesQR函数拟合一个分位数回归模型，tau参数表示所需预测的分位数。运行fit后，我们可以使用summary函数查看模型的统计信息和参数估计结果。然后，我们使用predict函数来预测新的分位数，并使用plot函数绘制数据和预测结果的图形。