分位数0.1与0.9对应的置信区间

对于分位数回归模型的置信区间，可以使用自助法（bootstrapping）来估计。下面是一种基于自助法的计算步骤，来求解分位数0.1和0.9对应的置信区间：

1. 收集样本数据：首先，收集自变量和因变量的样本数据。

2. 生成自助样本：通过有放回地从原始样本中抽取样本观测值，创建与原始样本大小相等的自助样本。

3. 估计分位数回归模型：对每个自助样本，估计分位数回归模型，并记录估计的分位数。

4. 重复步骤2和3：重复步骤2和3一定次数（例如1000次），以生成多个分位数估计。

5. 排序分位数估计：将得到的分位数估计值按照大小进行排序。

6. 计算置信区间：根据所需的置信水平，选择排序后的分位数估计值的下限和上限。对于分位数0.1和0.9，可以选择第10个和第90个估计值作为置信区间的下限和上限。

需要注意的是，自助法是一种非参数方法，它不对总体分布做出假设。通过重复抽样和估计，可以得到分位数回归模型的多个估计值，并通过排序来计算置信区间，从而提供对分位数的置信度评估。

相关问题

分位数回归模型怎么求其置信区间

要求分位数回归模型的置信区间，可以使用基于统计推断的方法。下面是一种常用的方法，称为自助法（bootstrapping）：

1. 收集样本数据：首先，收集样本数据，包括自变量和因变量的观测值。

2. 生成自助样本：通过有放回地从原始样本中抽取样本观测值，创建与原始样本大小相等的自助样本。这意味着某些观测值可能在自助样本中重复出现，而有些观测值可能在自助样本中缺失。

3. 估计回归模型：对每个自助样本，估计分位数回归模型，并记录估计的分位数。

4. 重复步骤2和3：重复步骤2和3一定次数（例如1000次），以生成多个分位数估计。

5. 计算置信区间：对于所得的多个分位数估计，计算置信区间。一种常用的方法是使用百分位法，根据所需的置信水平选择下限和上限。

通过这种自助法求得的置信区间是一种非参数方法，因为它不对总体分布做出假设。它基于原始样本数据，通过自助抽样来获得多个分位数估计，并计算出置信区间，从而提供了对分位数回归模型的置信度评估。

matlab 正态分布置信区间分位数

根据引用\[1\]中的方法，可以使用matlab中的norminv()函数来计算正态分布的置信区间分位数。该函数的语法为：
X = norminv(P,mu,sigma)
其中，P是置信水平，mu是正态分布的均值，sigma是正态分布的标准差。X是对应于置信水平P的分位数。

例如，如果要计算95%的置信区间分位数，可以使用以下代码：
P = 0.95;
mu = 600;
sigma = 196;
X = norminv(P,mu,sigma);

运行结果将得到X的值，即95%的置信区间分位数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB解决正态分布数据的大致方法](https://blog.csdn.net/yongheng_1999/article/details/50557486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测Backtest标准普尔指数 S&P500时间...](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/121655795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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