R中的分位数回归，重新排列乳胶产量的数据

使用lappy对（比如）三个不同的tau进行分位数回归：

listdf <- lapply(vector(tau1, tau2, tau3), function(x){summary.rq(rq(Y ~ x + z, tau=x, data=regdf))})

（类“data.frame”的三个元素列表）

接下来我要做的是重新排列数据（

coeflist

），为每个回归变量获得一个数据帧，其中行表示不同tau的系数

我运行：

lappy（1:nrow（coeflist[[1]]），函数（I）do.call（rbind，lappy（coeflist，[]，I，TRUE））

这种类型的返回是我想要的，但是有没有一种方法也可以重命名数据帧中的行名，以反映系数来自哪个tau？还可以将列表元素重命名为回归变量的名称

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问候。

新版本：更改您创建的coeflist:

coeflist <- lapply(listdf, function(x){data.frame(x$coefficients[,1])}) 
coeflist

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新版本：更改您对coeflist的创建：

coeflist <- lapply(listdf, function(x){data.frame(x$coefficients[,1])}) 
coeflist

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首先，我要注意rq（）的tau参数接受向量，所以我不确定所有的lappy（）工作是否真的有必要

但使用quantreg软件包中的示例数据，您需要的是：

data(stackloss)
temp <- summary(rq(y ~ x, method="fn",tau=c(0.3,0.5,0.7)))
df <- temp[[1]]$coeff
colnames(df)[1] <- as.character(temp[[1]]$tau)
for (i in 2:length(temp)){
    df[,i] <- temp[[i]]$coefficients[,1]
    colnames(df)[i] <- as.character(temp[[i]]$tau)
}
t(df)

数据（stackloss）
temp首先，我要注意rq（）的tau参数接受向量，所以我不确定所有的lappy（）工作是否真的有必要

但使用quantreg软件包中的示例数据，您需要的是：

data(stackloss)
temp <- summary(rq(y ~ x, method="fn",tau=c(0.3,0.5,0.7)))
df <- temp[[1]]$coeff
colnames(df)[1] <- as.character(temp[[1]]$tau)
for (i in 2:length(temp)){
    df[,i] <- temp[[i]]$coefficients[,1]
    colnames(df)[i] <- as.character(temp[[i]]$tau)
}
t(df)

数据（stackloss）
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