R中的删失分位数回归：获得特定分位数

我在R中生成了以下数据：

library(quantreg)
library(survival)

set.seed(789)
N <- 2000
u <- runif(N)
x1 <- rbinom(N,1,.5)
x2 <- rbinom(N,1,.5)
x1x2<-x1*x2
lambda <- 1 + 1.5*x1 + 1.5*x2 + .5*x1x2
k <- 2
y <- lambda*((-log(1-u))^(1/k));max(y)
c <- runif(N,max=15)
event = as.numeric(y<=c)
mean(event);table(event)
cens <- 1-event
table(cens)mean(cens)
time <-as.matrix(ifelse(event==1,y,c))

St<-Surv(time,event,type="right")

库（量子力学）
图书馆（生存）
种子（789）
N分位数示例：

quantile(dataframe$columnname, na.rm=TRUE)

在这种情况下，您希望
分位数（数据帧$columnname，probs=（0.009,0.2,0.8））

0.009给出0.9分位数
 进入

?summary.crq

结果

## S3 method for class 'crq'
summary(object, taus = 1:4/5, alpha = .05, se="boot", covariance=TRUE,  ...)

所以你应该可以指定tau

summary(q2, tau = 1:9/10)

tau: [1] 0.9

Coefficients:
            Value    Lower Bd Upper Bd Std Error T Value  Pr(>|t|)
(Intercept)  1.55424  1.44255  1.66594  0.05699  27.27311  0.00000
x1           2.23893  2.03412  2.44375  0.10450  21.42528  0.00000
x2           2.15514  1.97319  2.33710  0.09284  23.21441  0.00000
x1x2         0.74453  0.35153  1.13753  0.20051   3.71309  0.00020

为tau指定单个值会导致错误
 谢谢你的评论。我已经编辑了我的帖子。我对第90百分位（或.9分位）感兴趣。我的问题是，即使我请求crq中的第90个百分位数（即“tau=0.9”），汇总函数仍会返回相同的（不需要的）百分位数集（第20、40、60、80）。从crq帮助页面：“Portnoy和Peng Huang估值器可能都无法计算分布上尾的条件分位数参数估计值。”感谢@BondedDust，但这不是问题，原因有两个：（1）这个问题只在分布尾部的删失严重时出现，我的删失相对较小；以及（2） 如果我选择“tau=0.5”或修改模拟以避免所有审查，我仍然会遇到相同的问题。
summary(q2, tau = 1:9/10)

tau: [1] 0.9

Coefficients:
            Value    Lower Bd Upper Bd Std Error T Value  Pr(>|t|)
(Intercept)  1.55424  1.44255  1.66594  0.05699  27.27311  0.00000
x1           2.23893  2.03412  2.44375  0.10450  21.42528  0.00000
x2           2.15514  1.97319  2.33710  0.09284  23.21441  0.00000
x1x2         0.74453  0.35153  1.13753  0.20051   3.71309  0.00020