cuantiles

Distribuciones (¿de renta? ¿solo de renta?) a partir de histogramas

En el primer número de la novísima revista Spanish Journal of Statistics aparece un artículo con un título tentador: Recovering income distributions from aggregated data via micro-simulations. Es decir, un artículo que nos puede permitir, por ejemplo, muestrear lo que la AEAT llama rendimientos a partir de lo que publica (aquí): Uno de los métodos de los que sostienen el ignominioso a mí me funciona está basado en el modelo

Cuantiles, sí, pero ¿de qué tipo?

Porque resulta que los hay de varios tipos. En R, hasta nueve de ellos: 1 2 3 4 5 6 set.seed(1234) muestra <- sort(rt(100, 3)) mis.cuantiles <- sapply(1:9, function(tipo) quantile(muestra, 0.834, type = tipo)) mis.cuantiles # 83.4% 83.4% 83.4% 83.4% 83.4% 83.4% 83.4% 83.4% 83.4% #0.9065024 0.9065024 0.8951710 0.8997036 0.9053693 0.9331290 0.9015846 0.9077920 0.9063154 Las definiciones de todos ellos pueden consultarse en Sample Quantiles in Statistical Packages.

Regresión por cuantiles en R y SAS

Hace un tiempo, con la aburridora perspectiva de un largo viaje en metro hasta mi casa ensombreciendo mi futuro más inminente, decidí regalarme algún tipo de amena lectura. A tal fin, imprimí un articulillo que, bajo la perspectiva de SAS, me introducía a una técnica que se vino a mí como por azar. O, bajo otro punto de vista, una técnica que, también por azar, había esquivado hasta tal fecha un encontronazo con mi husmeadora curiosidad.