Я хотел бы получить 95% доверительные интервалы для коэффициентов регрессии квантильной регрессии. Вы можете рассчитать квантильные регрессии, используяrq функцияquantreg пакет в R (по сравнению с моделью OLS):

library(quantreg)
LM<-lm(mpg~disp, data = mtcars)
QR<-rq(mpg~disp, data = mtcars, tau=0.5)

Я могу получить 95% доверительные интервалы для линейной модели с помощью функции confint:

confint(LM)

Когда я использую квантильную регрессию, я понимаю, что следующий код выдает загрузочные стандартные ошибки:

summary.rq(QR,se="boot")

Но на самом деле я хотел бы что-то вроде 95% доверительных интервалов. То есть что-то, что нужно интерпретировать, например: «с вероятностью 95% интервал [...] включает в себя истинный коэффициент». Когда я вычисляю стандартные ошибки с использованием summary.lm (), я просто умножаю SE * 1,96 и получаю результаты, аналогичные confint (). Но это невозможно при использовании стандартных ошибок при загрузке. Итак, мой вопрос: как получить 95% доверительные интервалы для коэффициентов квантильной регрессии?