用多项式rq函数计算R分位数回归的95%置信区间

这是这个问题的延伸，使用

rquant

，分位数回归的95%置信区间：

这里，目标是确定多项式拟合分位数回归的95%置信区间

数据：

x<-1:50
y<-c(x[1:50]+rnorm(50,0,5))^2

QR.b <- boot.rq(cbind(1,x,x^2),y,tau=0.5, R=1000)

t(apply(QR.b, 2, quantile, c(0.025,0.975)))
            2.5%      97.5%
[1,] -14.9880661 126.906083
[2,] -20.5603779   5.424308
[3,]   0.8608203   1.516513

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xI不明白如何从系数的自举区间得出预测的置信区间。这通常是不可能的，因为系数不是独立的，即协方差不是零。你需要引导预测。@Rold谢谢你的评论，我同意系数CI有致命的缺陷。预测会是这样。