Busco una manera de generar estimaciones expandidas (betas estandarizadas) para dos variables categóricas en una regresión cuantílica. En MCO, estandarizar primero todos los predictores continuos y el resultado, y luego usar el menú desplegable "Estimaciones expandidas", funciona de maravilla y produce casi los mismos resultados que hacer clic derecho en las "Estimaciones de parámetros" originales para "Beta estándar", tras simplemente cambiar el nivel de referencia de las variables categóricas, una por una.
Sin embargo, usar esta solución alternativa (cambiar el nivel de referencia) en la regresión cuantílica me da resultados muy diferentes para las variables categóricas. Además, no encuentro la opción de "estimaciones expandidas" en la plataforma de regresión cuantílica. No poder obtener esa estimación expandida dificulta la construcción de gráficos de proceso cuantílicos para compararlos con los gráficos MCO, ya que al primero le faltan dos niveles completos de las variables categóricas. Sospecho que esto no es posible debido a la codificación de efectos de las variables categóricas que utiliza JMP. ¿O simplemente debido al tipo de diferencias en la regresión (MCO vs. cuantílica)? Soy nuevo en la regresión cuantílica (sí, tengo que usarla aquí). Pero si no es imposible generar estimaciones expandidas para variables categóricas, ¿alguien sabe cómo? ¿Alguna solución alternativa?
