[R-es] efectos aleatorios en regresiones por cuantiles

[Santiago Barbini]

Hola a tod en s,

mi consulta es saber si es posible ajustar una regresión por cuantiles
Anchovalva~Lpc considerando el efecto aleatorio de ID del data.frame
siguiente:


     ID Lpc Anchovalva Altovalva                 Presas
1    e1 460       5.88      4.22      Amiantispurpurata
2    e1 460       5.24      4.56      Amiantispurpurata
3    e1 460       7.98      6.94      Amiantispurpurata
4    e1 460       6.64      5.94      Amiantispurpurata
5    e1 460       7.42      6.26      Amiantispurpurata
6    e1 460       7.20      6.54      Amiantispurpurata
7    e1 460       7.16      6.08      Amiantispurpurata
8    e1 460       7.24      6.08      Amiantispurpurata
9    e1 460       5.48      4.84      Amiantispurpurata
10   e1 460       7.36      6.82      Amiantispurpurata
11   e1 460       4.56      3.08      Amiantispurpurata
12   e1 460       5.86      5.32      Amiantispurpurata
13   e1 460       4.46      3.06      Amiantispurpurata
14   e1 460       5.10      4.40      Amiantispurpurata
15   e1 460       7.02      6.04      Amiantispurpurata
16   e1 460       3.44      2.16      Amiantispurpurata
17   e1 460       7.62      6.60      Amiantispurpurata
18   e1 460       4.68      4.18      Amiantispurpurata
19   e2 427      10.08      8.16        Ennuculapuelcha
20   e3 587      11.58      9.60        Ennuculapuelcha
21   e3 587      13.08     10.04        Ennuculapuelcha
22   e3 587      10.86      7.52        Ennuculapuelcha
23   e3 587      11.82      8.80      Corbulapatagonica
24   e3 587      11.78      7.16      Corbulapatagonica
25   e3 587      11.74      7.60      Corbulapatagonica
26   e3 587      10.18      6.74      Corbulapatagonica
27   e3 587       8.22      5.48      Corbulapatagonica
28   e4 596      10.90      8.26        Ennuculapuelcha
29   e4 596       8.98      6.92               Semelesp
30   e4 596      12.34      8.06      Corbulapatagonica
31   e4 596      12.98      8.56      Corbulapatagonica
32   e4 596      12.10      7.58      Corbulapatagonica
33   e4 596      12.62      7.46      Corbulapatagonica
34   e4 596      11.08      6.78      Corbulapatagonica
35   e4 596       8.86      5.72      Corbulapatagonica
36   e4 596       7.58      5.10      Corbulapatagonica
37   e5 541       5.08     10.06          Mytilusedulis
38   e6 490       8.30      5.50         Tivelladentada
39   e7 465       3.14      2.94        FamMontacutidae
40   e7 465       3.88      3.38        FamMontacutidae
41   e7 465       3.52      3.10        FamMontacutidae
42   e7 465       3.14      2.86        FamMontacutidae
43   e7 465       3.14      2.98        FamMontacutidae
44   e7 465       3.72      3.28        FamMontacutidae
45   e7 465       3.20      2.76        FamMontacutidae
46   e7 465       2.76      2.30        FamMontacutidae
47   e7 465       3.36      2.94        FamMontacutidae
48   e8 486      11.43      9.97        Ennuculapuelcha
49   e8 486       9.18      8.30        Ennuculapuelcha
50   e8 486    .    10.52      7.70      Corbulapatagonica
52   e8 486       9.91      6.02      Corbulapatagonica
...    ...  ...          ...         ...              ......
...    ... ....          ...         ...              ......
868 e89 465      11.38      8.64     Mactramarplatensis

Con la función rq podemos ajustar las regresiones por cuantiles como sigue:

summary(rq(formula=Anchovalva~Lpc,tau=0.5,data=datos,method="br",model=TRUE),se="boot")
summary(rq(formula=Anchovalva~Lpc,tau=0.05,data=datos,method="br",model=TRUE),se="boot")
summary(rq(formula=Anchovalva~Lpc,tau=0.95,data=datos,method="br",model=TRUE),se="boot")

pero mi intención es considerar el efecto aleatorio de cada individuo en
cada regresión y la función rq no considera estos efectos. Encontré la
función "lqmm" para ajustar este efecto en una rq como sigue:

#cuantil 0.5
media<-lqmm(fixed=Anchovalva~Lpc,random=~1,group=ID,tau=0.5,data=datos)
# cuantil al 0.05
bajo<-lqmm(fixed=Anchovalva~Lpc,random=~1,group=ID,tau=0.05,data=datos)
# cuantil al 0.95
alto<-lqmm(fixed=Anchovalva~Lpc,random=~1,group=ID,tau=0.95,data=datos)

¿Algún integrante de la comunidad R sabe si es correcto utilizar la función
lqmm para este propósito?

Muchas gracias y saludos cordiales,

Santiago.

-- 
Santiago A. Barbini
*Laboratorio de Ictiología*
Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras (IIMyC)
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)
Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMdP)
Funes 3350 - B7602AYL - Mar del Plata
ARGENTINA
http://www.iimyc.gob.ar/
--

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