分位数回归参考文献Python statsmodels 介绍 - 树懒学堂 (shulanxt.com)Quantile Regression - IBM Documentation传统的线性回归模型其的求解方式是一个最小二乘法，保证观测值与你的被估值的差的平方和应该保持最小，因变量的条件均值分布受自变量x的影响过程，因此我们拟合出来的曲线是在给定x的情况下，y的条件均值随机误差项来均值为0、同方
转载
2024-04-24 20:17:48
477阅读
阅读<海龟交易法则>时,对其评估指标部分,非常认同.其实自己之前在做股票量化时也注意到这个问题,就是起始日期对回撤影响大,尤其是在上证50上做测试时,相差一天结果可能天壤之别.书中提到的一些指标,个人还是比较认同的,所以想在vnpy中实现下,自己回测过程中也可以留意下是否真的更客观的反映策略优劣.<海龟交易法则>12.4:回归年度回报率:定义:线形回归线和它所代表的回报率为
# Python 分位数回归——深入理解和代码示例
在数据科学中，回归分析是一种强有力的工具，用以探讨变量之间的关系。通常，我们使用线性回归来建立变量间的线性关系。但在一些情况下，线性回归不足以捕捉数据的复杂性。这时，分位数回归（Quantile Regression）便应运而生。它不仅能够对条件均值建模，还能对条件分位数进行建模，使得我们能够深入了解数据的不同方面。
## 什么是分位数回归？
二分法查找当数据量很大适宜采用该方法。采用二分法查找时，数据需是有序不重复的。 基本思想：假设数据是按升序排序的，对于给定值 x，从序列的中间位置开始比较，如果当前位置值等于 x，则查找成功；若 x 小于当前位置值，则在数列的前半段中查找；若 x 大于当前位置值则在数列的后半段中继续查找，直到找到为止。假设有一个数组 {5,4,2, 67, 77, 89, 90,4,9,1,12, 23
?1 概述短期风电功率预测是风电场运行管理中的关键问题之一。为了提高风电场的运行效率和可靠性，需要对未来一段时间内的风电功率进行准确预测。本文提出了一种基于近端梯度算法求解LASSO分位数回归的短期风电功率预测方法。首先，我们介绍LASSO分位数回归。LASSO回归是一种稀疏回归方法，可以在具有大量自变量的情况下实现变量选择和估计。而分位数回归则是一种非参数回归方法，可以对数据的不同分位数进行建模
转载
2024-08-01 15:53:01
83阅读
分位数回归 损失函数 的代码实现
目录1. 绪论2. 分位数回归3. 分位数回归损失函数4. \((\gamma - 1)\)的放入5. 程序代码表达1. 绪论对于分位数回归损失函数，最近看到了两种不同的实现。这种实现和 Bing 上检索到的任何一种分位数损失函数表达形式都不一样。import keras.backend as K
def QR_err
转载
2023-10-17 09:15:39
458阅读
分位数回归也是数理统计里面经典的模型，他相对于在最小二乘模型上进行了改进，虽然本身还是线性的参数模型，但对损失函数进行了改进。我们都知道最小二乘的损失函数是均方误差最小，分位数的损失函数是：可以看到分位数损失函数会对高估的值和低估的值给予一个不同的权重，这样就可以做到‘’分位‘’。该模型对于存在异方差的数据有很好的的效果。能准确计算出5%~95%的置信区间具体看代码理解：导入包，加载自带的案例数据
转载
2023-12-07 09:06:58
134阅读
第七节 描述性统计与分位数回归上节回顾时间序列分析1、Arima,借助自相关图和偏相关图识别自相关AR和移动平均MA的阶数2、借助ADF检验识别差分阶数，然后回归。解释模型含义3、VAR模型，（1）模型前检验识别模型阶数；（2）回归4、格兰杰因果检验评价var结果5、用脉冲响应分析评价结果作业展示分别采用ARIMA模型和VAR模型对韩国、日本与美国生产函数数据进行统计分析无论课堂还是课后作业都要求
转载
2024-06-21 13:38:55
35阅读
四分位数分析import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
from pandas import Series,DataFrame
from datetime import datetime
from dateutil.parser import parse
i
转载
2024-05-31 12:19:30
48阅读
动态面板数据模型及估计方法假说里面不要出现显著 文章目录(一)面板数据基础知识**一、面板数据的定义****二、面板数据的分类****三、面板数据的优缺点****四、面板数据模型****五、面板数据模型的估计**（二）**短面板数据分析的基本程序****三大问题检验**（三）**长面板数据分析**（四）**机制识别方法**（五）平稳序列（六）内生性与工具变量法**内生性问题及解决方法**两阶段最小
转载
2024-07-24 10:43:57
1073阅读
# 分位数回归在Python中的应用
分位数回归（Quantile Regression）是一种回归分析技术，旨在估计自变量对因变量的不同行为（如中位数或其他分位数）的影响。与传统的最小二乘法（OLS）仅关注条件均值不同，分位数回归可以提供条件分布的信息，使它在处理异方差性和模型不符合的情况下更为稳健。
## 分位数回归的基本概念
在普通的线性回归中，我们假设因变量 \(Y\) 和自变量 \
原创
2024-10-15 07:13:07
191阅读
# R语言差分回归教程
差分回归（Difference Regression）是一种用来处理时间序列数据的方法，通常用于分析变量之间的关系。本文将指导你如何在R语言中实现差分回归，进行数据预处理、差分、建模以及结果分析。以下是整个流程的步骤及代码示例。
## 流程步骤
```mermaid
flowchart TD
A[数据加载] --> B[数据预处理]
B --> C[计
广义线性模型（Generalized Linear Model）1.指数分布族 我们在建模的时候，关心的目标变量Y可能服从很多种分布。像线性回归，我们会假设目标变量Y服从正态分布，而逻辑回归，则假设服从伯努利分布。在广义线性模型的理论框架中，则假设目标变量Y则是服从指数分布族，正态分布和伯努利分布都属于指数分布族，因此线性回归和逻辑回归可以看作是广义线性模型的特例。那什么是
HAVE A GOOD TIME 回归分析断断续续、囫囵吞枣、半拉卡机、似懂非懂看了几次了，不过每次都是有点新理解，过段时间一回忆，又一脸懵圈的想，什么是回归分析？总之，多看理解下总没坏处咯～主要是变量的筛选上回归分析是处理变量之间的相互依存关系的一种有效方法。1.利用swiss数据集进行逐步回归探索#这个算法利用AIC准则来度量添加变量的效果。 #首先对原始数据进行分析
lm5 summ
转载
2024-05-24 14:24:47
85阅读
1.项目背景分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。本项目通过quantreg回归算法来构建分位数回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：编号 变量名称描述1x12x23x34x45x56x67x78x89x910x1011y因变量数据详情如下(部分展示)：3.数据预处
转载
2024-08-15 11:45:25
87阅读
# Python 分位数回归实现教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下“python 分位数回归”的整体流程。我们可以用表格展示具体的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 拟合分位数回归模型 |
| 4 | 可视化结果 |
接下来，我们将具体说明每一步需要做什么，并
原创
2024-06-14 04:00:26
189阅读
摘要： 信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理，为表述方便，
四、前向分步算法在Adaboost算法中，最终目的是通过计算M个基本分类器，每个分类器的错误率、样本权重以及模型权重。每次学习单一分类器以及单一分类器的参数(权重)。它还有另一种解释，即：认为Adaboost算法是“模型为加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分布算法”时的二类分类学习方法。接下来，我们抽象出Adaboost算法的整体框架逻辑，构建集成学习的一个非常重要的框架----前向分步
管道价值重新回归电信业主流话语权对做管道这件事情，运营商不再自卑，这是2016年最为积极的变化，面对互联网“迭代思维”和“用户体验”的狂轰滥炸，中国乃至全球的运营商都曾经迷失了。网络质量是生命线变成了守旧思维代表着保守势力，专家学者咨询师以及管理者和基层员工一度都曾经认为“纯管道”的运营商毫无前途可言，转型一次年年提，但是转型的方向在哪里却每年都莫衷一是。回顾从2009年爆发的移动互联网大潮，在这
转载
2024-09-21 19:52:40
53阅读
微分方程欧拉法前向欧拉: 后退欧拉: 两步欧拉: 变形欧拉: 改进欧拉: KaTeX parse error: \tag works only in display equations误差分析截断方法误差前向欧拉: 后退欧拉: 两步欧拉: 变形欧拉: 改进欧拉: 等价于有阶精度前向欧拉累积方法误差前向欧拉累积舍入误差改进欧拉累积方法误差改进欧拉累积舍入误差龙格-库塔二阶龙格-库塔, 四阶龙格-库
转载
2024-10-30 12:23:42
40阅读
