{"id":639,"date":"2023-07-29T06:08:55","date_gmt":"2023-07-29T06:08:55","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/stato-di-regressione-quantile\/"},"modified":"2023-07-29T06:08:55","modified_gmt":"2023-07-29T06:08:55","slug":"stato-di-regressione-quantile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/stato-di-regressione-quantile\/","title":{"rendered":"Come eseguire la regressione quantile in stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>La regressione lineare<\/strong> \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra una o pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tipicamente, quando eseguiamo una regressione lineare, vogliamo stimare il valore medio della variabile di risposta in base al valore della variabile esplicativa. Ma potremmo invece stimare la mediana, o lo 0,25 percentile, o lo 0,90 percentile, o qualunque altro percentile desideriamo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 qui che entra in gioco <strong>la regressione quantilica<\/strong> . Similmente alla regressione ordinaria lineare, la regressione quantilica crea un&#8217;equazione di regressione che prevede un determinato valore (ad esempio mediana, 0,25 percentile, 0,90 percentile, ecc.) per una variabile di risposta in base al valore della variabile esplicativa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire la regressione quantile in Stata.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: regressione quantile in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per questo esempio, utilizzeremo il set di dati Stata integrato chiamato <em>auto<\/em> . Per prima cosa adatteremo un modello di regressione lineare utilizzando il peso come variabile predittrice e mpg come variabile di risposta. Questo ci dir\u00e0 il mpg <em>medio<\/em> previsto di un&#8217;auto, in base al suo peso. Successivamente, adatteremo un modello di regressione quantile per prevedere il percentile di 0,90 mpg di un&#8217;auto, in base al suo peso.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: caricare e visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare il seguente comando per caricare i dati:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>utilizzo automatico del sistema<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare il seguente comando per ottenere un riepilogo delle variabili mpg e peso:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>sommare il peso mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6056 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quantileregressionstata1.png\" alt=\"Riepilogo automatico del set di dati in Stata\" width=\"484\" height=\"143\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire una semplice regressione lineare.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare il comando seguente per eseguire una regressione lineare semplice, utilizzando peso come variabile esplicativa e mpg come variabile di risposta:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>regredire il peso a mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5757 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpleregressionstata3.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"L'interpretazione dei risultati della regressione \u00e8 Stata\" width=\"605\" height=\"276\"><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Dalla tabella di output, possiamo vedere che l&#8217;equazione di regressione stimata \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">mpg previsto = 39,44028 \u2013 0,0060087*(peso)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare questa equazione per trovare il mpg <i>medio<\/i> stimato per un&#8217;auto, dato il suo peso. Ad esempio, si stima che un&#8217;auto che pesa 4.000 libbre abbia un mpg di 15.405:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">mpg previsti = 39,44028 \u2013 0,0060087*(4000) = <strong>15,405<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: eseguire la regressione quantile.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, eseguiamo una regressione quantile per ottenere il <sup>90\u00b0<\/sup> percentile stimato del risparmio di carburante di un&#8217;auto, in base al suo peso.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizza il comando <strong>qreg<\/strong> con <strong>quantile(0.90)<\/strong> per eseguire questa regressione quantile:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>peso qreg mpg, quantile (0,90)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6057 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quantileregressionstata2.png\" alt=\"Output della regressione quantile in Stata\" width=\"571\" height=\"284\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Dalla tabella di output, possiamo vedere che l&#8217;equazione di regressione stimata \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">mpg previsti <sup>al 90\u00b0<\/sup> percentile = 47,02632 \u2013 0,0072368*(peso)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare questa equazione per trovare la stima <i>&nbsp;<\/i> mpg per un&#8217;auto nel <sup>90\u00b0<\/sup> percentile, considerando il suo peso. Ad esempio, il <sup>90\u00b0<\/sup> percentile mpg per un&#8217;auto che pesa 4.000 libbre \u00e8 stimato a 18.709:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">mpg previsti <sup>al 90\u00b0<\/sup> percentile = 47,02632 \u2013 0,0072368*(4.000) = <strong>18,079<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ricordiamo che il nostro precedente modello di regressione lineare ci diceva che un&#8217;auto del peso di 4.000 libbre aveva un consumo <em>medio<\/em> di carburante stimato di 15.405 mpg. Quindi \u00e8 logico che questo modello di regressione quantile ci dica che un&#8217;auto che pesa 4.000 libbre avrebbe bisogno di ottenere <strong>18.079<\/strong> mpg per rientrare nel <sup>90\u00b0<\/sup> percentile di tutte le auto con quel particolare peso.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Regressioni quantiliche multiple contemporaneamente in Stata<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 anche possibile eseguire pi\u00f9 regressioni quantiliche contemporaneamente in Stata. Ad esempio, supponiamo di voler stimare contemporaneamente il <sup>25\u00b0<\/sup> percentile, la mediana (ad esempio il <sup>50\u00b0<\/sup> percentile) e il <sup>90\u00b0<\/sup> percentile.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per fare ci\u00f2 possiamo usare il comando <strong>sqreg<\/strong> insieme al comando <strong>q()<\/strong> per specificare i quantili da stimare:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>peso mpg sqreg, q (0,25, 0,50, 0,90)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6058 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quantileregressionstata3.png\" alt=\"Output di regressione quantilica multipla in Stata\" width=\"552\" height=\"455\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando questo risultato, possiamo costruire le equazioni di regressione stimate per ciascuna regressione quantile:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>(1)<\/strong> mpg previsti <sup>al 25\u00b0<\/sup> percentile = 35,22414 \u2013 0,0051724*(peso)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>(2)<\/strong> mpg previsti <sup>al 50\u00b0<\/sup> percentile = 36,94667 \u2013 0,0053333*(peso)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>(3)<\/strong> mpg previsti <sup>al 90\u00b0<\/sup> percentile = 47,02632 \u2013 0,0072368*(peso)<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/statistica-di-regressione-lineare-semplice\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire una regressione lineare semplice in Stata<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-di-regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire la regressione lineare multipla in Stata<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-di-regressione-quadratica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire la regressione quadratica in Stata<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione lineare \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra una o pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta. 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