R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格数据

本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前,让我们从样本中计算中位数或分位数。

由Kaizong Ye,Liao Bao撰写

考虑一个样本 。要计算中位数,请求解

可以使用线性编程技术解决。更确切地说,这个问题等同于

为了说明,考虑对数正态分布的样本,

对于优化问题,使用具有3n个约束和2n + 1参数的矩阵形式,

分位数

当然,我们可以将之前的代码改编为分位数

线性程序

R代码


分位数回归(简单)

考虑一个数据集,该数据集是一个主要城市的单位租金与面积,建筑年龄等的函数。

分位数回归的线性程序

与ai,bi≥0和

在这里使用

我们可以使用R函数来拟合该模型

我们可以使用不同的概率水平来获得图

多元分位数回归

现在,我们尝试使用两个协变量呢,例如,让我们看看是否可以将单位的租金解释为面积的(线性)函数和建筑年龄。

结果是完全不同的。可以用IRLS  –迭代加权最小二乘确认后者

我们可以使后者拟合多元回归,

与之比较


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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