1.1.17.QuantileRegression（分位数回归）

1.1.17. Quantile Regression

分位数回归&＃xff1a;不同于最小二乘拟合条件均值&＃xff0c;分位数回归将拟合中位数或其它分位数。

它相对稳定&＃xff0c;不易收到离群点的影响。

这很容易理解&＃xff0c;在表示一个群体的收入时&＃xff0c;我们通常不用平均值&＃xff0c;而是用中位数&＃xff0c;因为在存在所谓“极端数据”时&＃xff0c;中位数更稳定。

分位数回归的稳定性最强&＃xff0c;OLS很弱&＃xff0c;Hubor介于他们中间。

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&＃xff0c;面对上图的发散型数据&＃xff0c;分位数回归比其它回归更具代表性。