1.1.17. Quantile Regression （分位数回归）

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#回归 #机器学习 #人工智能

分位数回归是一种替代最小二乘法的统计方法，尤其适合处理含有离群点的数据。它关注数据的中位数或其他分位数，提供更稳健的估计。在面对收入等易受极端值影响的变量时，中位数更具代表性。分位数回归在确定数据分布区间和处理发散型数据时展现出优越性。
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1.1.17. Quantile Regression

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分位数回归：不同于最小二乘拟合条件均值，分位数回归将拟合中位数或其它分位数。

它相对稳定，不易收到离群点的影响。

这很容易理解，在表示一个群体的收入时，我们通常不用平均值，而是用中位数，因为在存在所谓“极端数据”时，中位数更稳定。

分位数回归的稳定性最强，OLS很弱，Hubor介于他们中间。

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分位数回归的一个典型的作用是求取数据分布的区间。显然，面对上图的发散型数据，分位数回归比其它回归更具代表性。

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