<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我的問題源於Brady Brady最近的網絡直播。雖然他沒有在最近的網絡直播中專門審查QR，但他簡單地提到了它，這使我開始考慮其在社會科學和社會經濟學領域之外的適用性。人們對預測極端百分位非常感興趣的一個領域是可靠性和生命分析。 我總是告訴我的同事，我們不應該關注失敗的平均時間，而不是MTT（B）F指標，因為它們可能會產生誤導，因為那時我們已經失業了。 我們需要準確預測早期生活分位數，例如5 日或10 日百分。
我可以在QR社會科學中找到自己的頭腦，因為他們經常受到“潛在因素”的影響，這些因素可能證明了分位數的差異。 至少這是我在腦海中所做的理由，但我正試圖為更多“經驗”系統辯護。 我認為可能的好處之一是我不會做出可能導致偏見的分佈式假設。
我正在花費一些額外的時間在工作中使用當前數據集來查看分位數回歸併將其與參數生存方法以及具有Weibull個性的廣義回歸進行比較。基本上，我只是想知道其他人是否有這方面的經驗，或者認為有必要調查QR的可靠性應用程序？我很感激任何想法。
謝謝！
戴夫
