<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />La mia domanda deriva da un recente webcast di Brady Brady. Sebbene non abbia recensito specificamente QR nel recente webcast, lo ha brevemente menzionato, questo mi ha fatto iniziare a pensare alla sua applicabilità al di fuori delle aree delle scienze sociali e socioeconomiche. Un'area in cui le persone sono estremamente interessate a prevedere percentili estremi è l'affidabilità e l'analisi della vita. Dico sempre ai miei colleghi che non dovremmo preoccuparci del tempo medio di fallimento, non delle metriche MTT (B) F perché potrebbero essere fuorvianti, perché a quel punto saremmo fuori dal mercato. Abbiamo bisogno di previsioni accurate per i primi quantili della vita come il 5 esimo o 10 esimo percentili.
Riesco a capire come funziona QR per le scienze sociali, in quanto sono spesso influenzate da "fattori latenti" che potrebbero evidenziare differenze nei quantili. Almeno questa è la giustificazione che sto facendo nella mia mente, ma sto cercando di giustificare sistemi più "empirici". Penso che uno dei possibili benefici sia che non farei un'ipotesi distributiva che potrebbe indurre pregiudizi.
Mi sto dedicando un po 'di più al lavoro con un set di dati corrente per esaminare la regressione quantile e confrontarla con i metodi parametrici di sopravvivenza e con la regressione generalizzata con una personalità di Weibull. Fondamentalmente, mi stavo chiedendo qualcun altro ha esperienza con questo o pensa che ci sia il merito di indagare su QR per applicazioni di affidabilità o no? Gradirei qualsiasi pensiero.
Grazie!
Dave
