Quantile Regression，python

2024-06-01 12:42:50

这里写目录标题

1. 分位数回归的数学原理
2. 分位数回归的求解原理
3 python 分位数回归

1. 分位数回归的数学原理

一般的回归方法是最小二乘法，即最小化误差的平方和：

其中，yiy_iyi是真实值，而 y^i\hat{y}_iy^i是预测值。而分位数的目标是最小化加权的误差绝对值和：

其中， τ\tauτ 是给定的分位数。决策变量是y^i\hat{y}_iy^i，可以证明，使上面表达式最小化的y^i\hat{y}_iy^i 就是给定分位数 τ\tauτ 对应的分位点（将上面式子转化为连续密度函数的积分，然后求一阶导数即可证明）。上式也可以简写成：

2. 分位数回归的求解原理

为了求出分位数的回归方程，假设 y^i=Xiβ\hat{y}_i=\bm{X_i \beta}y^i=Xiβ，那么求解的目标函数转化为：

决策变量为 kkk维回归方程的参数向量β\bm{\beta}β。在实际的求解中，将上式转化为一个线性规划问题，引入两个虚拟变量 ui+u_i^+ui+、ui−u_i^-ui− ：

然后用单纯形法或内点法求解，就能得出分位数回归方程（python 与 R 软件求出的分位数回归方程可能略微不同，因为求解方法不一样, python 使用了迭代的加权最小二乘法求解）。

3 python 分位数回归

分位数回归要用到 statsmodels，下面的代码得到分位数为 0.6 的回归方程，并画图：

import statsmodels.formula.api as smf
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as pltdata = sm.datasets.engel.load_pandas().data
mod = smf.quantreg('foodexp ~ income', data)
res = mod.fit(q=0.6)
print(res.summary())plt.scatter(data['income'], data['foodexp'])
xx = np.arange(min(data['income']), max(data['income']))
yy = [i*res.params['income'] + res.params['Intercept'] for i in xx]
plt.plot(xx, yy, color='red')
plt.show()

输出结果：

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