r - 分位数回归+虚拟变量

Question

我用了 quantreg R 中的包来计算分位数回归模型。在模型中，因变量(Y)为 NAS_DELAY ，自变量(Xs)为 SEANSON1TO4 , SEANSON2TO4 , SEANSON3TO4 .
模型是:

NAS_DELAY=aSEANSON1TO4+bSEANSON2TO4+cSEANSON3TO4+d

SEANSON1TO4 , SEANSON2TO4 , SEANSON3TO4是虚拟变量，0 或 1。我使用 R 来计算截距和其他回归系数，但结果表明

"error in rq.fit.br(x,y,tau=tau,....)singular design matrix ;in addition: Warning messages 1:in summary.rq(xi,....):278951 non-positivr fis".

我不明白为什么。

"fit2<-summary(rq(NAS_DELAY ~SEASON1TO4+SEASON2TO4+SEASON3TO4,tau=c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5),data=fddata))
Error in base::backsolve(r, x, k = k, upper.tri = upper.tri, transpose = transpose,  :   singular matrix in 'backsolve'. First zero in diagonal [1]"
In addition: Warning messages:
1: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique
2: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique
3: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique
4: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique
5: In rq.fit.br(x, y, tau = tau, ...) : Solution may be nonunique
6: In summary.rq(xi, ...) : 188771 non-positive fis

我究竟做错了什么？

Answer 1

由于数据集中的构造因素，矩阵组成是奇异的。

见奇点的解释:here , here , 和 here .本质上 quantreg 取决于反转数据矩阵，并且由于因子的形式，矩阵是不可逆的。

如果你有足够的数据/如果它对你的数据有意义，这个 thread如果适合您的数据，请指出一些可能的解决方案。