#定义长期趋势变量time
sub$time<-c(1:length(sub$PM2.5))

设置交叉基

argvar <- list(fun=varfun,degree=vardegree,
knots=quantile(sub$PM2.5,varper/100,na.rm=T))
cb.PM2.5 <- crossbasis(sub$PM2.5,lag=lag,argvar=argvar,arglag=arglag) #命名需与公式定义相对应

运行模型

model <- rq(formula,tau=0.5,method="br", model = TRUE,na.action="na.exclude",data=sub)

summary_model <- summary(model, se="ker", cov = T)

coef <- model$coefficients[1] # 交叉基对应的15个系数的位置
vcov <- summary_model$cov #方差协方差矩阵

在分位数回归的分布滞后模型中提取coef和vcov的步骤如下：

定义长期趋势变量time

sub$time <- c(1:length(sub$PM2.5))

设置交叉基

argvar <- list(fun=varfun,degree=vardegree,
                knots=quantile(sub$PM2.5,varper/100,na.rm=T))
cb.PM2.5 <- crossbasis(sub$PM2.5,lag=lag,argvar=argvar,arglag=arglag)

运行模型

model <- rq(formula,tau=0.5,method="br", model = TRUE,na.action="na.exclude",data=sub)

提取coef和vcov

summary_model <- summary(model, se="ker", cov = T)
coef <- model$coefficients[1]
vcov <- summary_model$cov

其中，model$coefficients[1]代表交叉基对应的15个系数的位置。summary_model$cov代表方差协方差矩阵。