Estimation de quantiles conditionnels basée sur la quantification optimale sous R - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2014

Estimation de quantiles conditionnels basée sur la quantification optimale sous R

Abstract

La régression quantile permet d'évaluer l'impact de covariables X sur une variable réponse Y. Une application majeure est la construction de courbes de référence et d'intervalles de prédiction conditionnels pour Y. Récemment, Charlier, Paindaveine et Saracco (2015) ont développé une nouvelle méthode non-paramétrique de régression quantile basée sur le concept de quantification optimale. Dans ce papier, nous décrivons un package R, appelé QuantifQuantile, qui permet d'appliquer cette méthode. Nous allons décrire les différentes fonctions de ce package et fournir des exemples.
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Charlier_Isabelle_rencontres_R14.pdf (286 Ko) Télécharger le fichier
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Dates and versions

hal-01109006 , version 1 (23-01-2015)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01109006 , version 1

Cite

Isabelle Charlier, Davy Paindaveine, Jérôme Saracco. Estimation de quantiles conditionnels basée sur la quantification optimale sous R. 3èmes rencontres R, Jun 2014, Montpellier, France. ⟨hal-01109006⟩
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