如何解释R的分位数回归面板数据模型的结果

如何解释R的面板数据模型的结果？ 我估计了Koenker（2004）关于面板数据分位数回归方法的建议的一种适应形式，我的数据：

   rq.fit.panel <- function(X,Y,s,w,taus,lambda)

   {
require(SparseM)
    require(quantreg)

 K <- length(w)
if(K != length(taus))
stop("length of w and taus must match")
 X <- as.matrix(X)
     p <- ncol(X)
     n <- length(levels(as.factor(s)))
     N <- length(y)
if(N != length(s) || N != nrow(X))
stop("dimensions of y,X,s must match")
     Z <- as.matrix.csr(model.matrix(~as.factor(s)-1))
     Fidelity <- cbind(as(w,"matrix.diag.csr") %x% X,w %x% Z)
     Penalty <- cbind(as.matrix.csr(0,n,K*p),lambda*as(n,"matrix.diag.csr"))
     D <- rbind(Fidelity,Penalty)
     y <- c(w %x% y,rep(0,n))
 a <- c((w*(1-taus)) %x% (t(X)%*%rep(1,N)),
 sum(w*(1-taus)) * (t(Z) %*% rep(1,N)) + lambda * rep(1,n))
 rq.fit.sfn(D,y,rhs=a)

但我不知道如何确定以下结果：

   rq.fit.panel <- function(X,Y,s,w,taus,lambda)

   {
require(SparseM)
    require(quantreg)

 K <- length(w)
if(K != length(taus))
stop("length of w and taus must match")
 X <- as.matrix(X)
     p <- ncol(X)
     n <- length(levels(as.factor(s)))
     N <- length(y)
if(N != length(s) || N != nrow(X))
stop("dimensions of y,X,s must match")
     Z <- as.matrix.csr(model.matrix(~as.factor(s)-1))
     Fidelity <- cbind(as(w,"matrix.diag.csr") %x% X,w %x% Z)
     Penalty <- cbind(as.matrix.csr(0,n,K*p),lambda*as(n,"matrix.diag.csr"))
     D <- rbind(Fidelity,Penalty)
     y <- c(w %x% y,rep(0,n))
 a <- c((w*(1-taus)) %x% (t(X)%*%rep(1,N)),
 sum(w*(1-taus)) * (t(Z) %*% rep(1,N)) + lambda * rep(1,n))
 rq.fit.sfn(D,y,rhs=a)

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看起来您拟合了回归并保存了它，然后在没有加载分位数回归包的情况下尝试在新会话中查看它（它为您提供了列表摘要，而不是包中的对象摘要）

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确保用于创建对象的软件包已加载，然后再次进行汇总，以查看这是否为您提供了有意义的输出。

您好，谢谢。但我再次装入了包装（quantreg和SparseM），什么也没发生。你给我提什么建议？这是应该继续问的问题

$coef
 [1]  1.02281339 -0.18750668 -0.13688807 -0.04180458 -0.01367417  1.02872440 -0.18055062 -0.13003224 -0.03829135 -0.01409369  1.03377335 -0.16649845 -0.11669812
[14] -0.03854060 -0.01438620  1.03851101 -0.15328087 -0.10440359 -0.03871744 -0.01465492  1.04330584 -0.14660960 -0.09670756 -0.03465501 -0.01430647 -0.29187982
[27] -0.21831160 -0.11295134 -0.21530494 -0.15664777 -0.13840296 -0.03224749 -0.11692122 -0.11237144 -0.15112171 -0.10385352 -0.08385934 -0.16090525 -0.30349309
[40] -0.16121494 -0.03106264 -0.16299994 -0.03182579 -0.22271685 -0.08251486 -0.29031224 -0.19680023 -0.20004209 -0.05601186 -0.21140762 -0.04254752 -0.01864703

$ierr
[1] 0

$it
[1] 16

$time
[1] 0

##summary rq

 summary(rq)

     Length Class  Mode   
coef 52     -none- numeric
ierr  1     -none- numeric
it    1     -none- numeric
time  1     -none- numeric