首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在quantreg的cqr (删除分位数回归)函数中指定自定义分位数?

在quantreg的cqr函数中,可以通过指定tau参数来指定自定义分位数。tau参数是一个介于0和1之间的数值,表示所需的分位数。默认情况下,tau参数的值为0.5,即中位数。

要指定自定义分位数,只需将所需的分位数值赋给tau参数即可。例如,如果想要计算0.1分位数,可以将tau参数设置为0.1。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
library(quantreg)

# 创建一个随机向量
x <- rnorm(100)

# 计算0.1分位数
quantile <- 0.1

# 使用cqr函数计算指定分位数的条件分位数回归
result <- cqr(y ~ x, tau = quantile)

# 打印结果
print(result)

在这个例子中,我们使用了quantreg包中的cqr函数来进行条件分位数回归。通过将tau参数设置为0.1,我们计算了0.1分位数的回归结果。

请注意,这个例子仅仅是为了演示如何指定自定义分位数,并不代表实际应用场景。在实际应用中,你需要根据具体的数据和问题来选择合适的分位数。

关于quantreg包的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云提供的R语言云计算产品RStudio Server的介绍链接:RStudio Server

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

神经网络位数回归位数损失

Quantile loss是用于评估分位数回归模型性能一种损失函数。在位数回归中,我们不仅关注预测中心趋势(均值),还关注在分布不同分位数预测准确性。...如果我们更关心较小位数(例如,中位数),我们会设定较小q,反之亦然。 用Pytorch实现位数损失 下面是一个使用Pytorch将位数损失定义为自定义损失函数示例。...quantile_loss(outputs, batch_y, quantile) loss.backward() optimizer.step() 让我们看看这个自定义损失函数是否预期那样工作...在10,000个训练数据实例(蓝色),低于预测输出值(红色)实例比率在图中被标记为“实际”值。 低于指定位数样本百比通常接近指定值,并且输出位数预测是非常直接。...本文将介绍了在神经网络种自定义损失实现位数回归,并且介绍了如何检测和缓解预测结果"扁平化"问题。

45010

用于时间序列概率预测共形位数回归

位数回归 QR QR 估算是目标变量条件量值,位数或第 90 个百位数,而不是条件均值。通过分别估计不同水平预测变量条件量值,可以很好地处理异方差。...对所有数据范围都会产生一个固定宽度。 共形位数回归CQR 为什么不同时使用 QR 和 CP 呢?共形位数回归CQR)技术提供了一个值得称赞解决方案,可以提供具有有效覆盖保证预测区间。...什么是CQR CQR(Conformal Quantile Regression)基本思想是建立位数回归(QR)模型用于预测区间,并使用CP技术进行调整。...形式上,CQR 根据下面的公式 (2) 调整位数回归预测区间。它从下限Ql减去阈值s,再将阈值s加到上限QU: 公式(2) 一致性得分可为负,表示所有预测区间均包含实际值。...环境要求 NeuralProphet 有三个选项: (i) 位数回归 (QR) (ii) 保形预测 (CP) (iii) 保形位数回归 (CQR),用于处理预测不确定性。 !

26910
  • 万字长文,演绎八种线性回归算法最强总结!

    位数回归是统计和计量经济学中使用一种回归分析。...位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y位数之间线性关系建模方法。 OLS回归估计量计算是基于最小化残差平方。 位数回归估计量计算也是基于一种非对称形式绝对值残差最小化。...中位数回归估计方法与最小二乘法相比,估计结果对离群值则表现更加稳健,而且,位数回归对误差项并不要求很强假设条件,因此对于非正态分布而言,位数回归系数估计量则更加稳健。...回归与线性回归比较 不同分位数值拟合模型一些属性值 mod = smf.quantreg('Close ~ Open', dataset) res = mod.fit(q=.5) quantiles...当变量分布明显偏离正态分布或者存在异常值时,传统最小二乘法回归就不那么有效了。然而位数回归不受这些弊端影响。此外,位数回归满足单调变换不变性。

    3.2K40

    WR:距离衰减方程用位数回归代替线性回归研究淡水水库抗生素抗性基因变化

    此研究开发了一个数据汇编、整理和统计框架,以淡水水库为例,将基于位数回归(Quantile Regression,QR)方法应用与不同空间尺度抗生素抗性基因(ARGs)距离衰减规律。...结果发现QR在解释ARGs传播潜力方面优于传统使用最小二乘回归(LSR)。99位数QR模型受样本量不均匀影响较小,能更好地量化ARGs传播。...在单个水库内,99位数QR模型表明在这一较小空间尺度上不存在ARGs扩散限制。 QR和LSR: QR使用响应变量概率分布位数作为其拟合对象,而LSR使用该分布均值。...QR法拟合度(R2)随着位数水平增加而增加,DD方程上边界显著性水平(p )在不同分位数水平下均趋于0,ARGs组成相似性DDRs在位数水平0.99处达到稳定(图2a)。...图2 .水库水体(a)和沉积物(b)ARGs组成相似性(S)与地理距离(D)关系0.99水平分位数模型(实线)和LSR模型(黑色虚线)。

    16310

    位数回归(quantile regression)简介和代码实现

    这种理论也可以在预测统计为我们服务,这正是位数回归意义所在——估计中位数(或其他位数)而不是平均值。通过选择任何特定位数阈值,我们既可以缓和异常值,也可以调整错误正/负权衡。...什么是位数回归位数回归是简单回归,就像普通最小二乘法一样,但不是最小化平方误差总和,而是最小化从所选位数切点产生绝对误差之和。...statsmodels位数回归 位数回归是一种不太常见模型,但 PythonStatsModel库提供了他实现。这个库显然受到了R启发,并从它借鉴了各种语法和API。...相比之下,位数回归最常用于对响应特定条件位数进行建模。与最小二乘回归不同,位数回归不假设响应具有特定参数分布,也不假设响应具有恒定方差。...下表总结了线性回归位数回归之间一些重要区别: xgboost位数回归 最后如果想使用xgboost,又想试试位数回归,那么可以参考以下代码 class XGBQuantile(XGBRegressor

    4.9K30

    GBDT算法总结

    区别仅仅在于损失函数不同导致负梯度不同而已。 损失函数 在GBDT算法,损失函数选择十重要。针对不同问题,损失函数有不同选择。...这个界限一般用位数点度量。损失函数如下: 对应负梯度误差为: (4)位数损失。它对应位数回归损失函数,表达式为: 其中 为位数,需要我们在回归之前指定。...对应负梯度误差为: 对于Huber损失和位数损失,主要用于健壮回归,也就是减少异常点对损失函数影响。...alpha:当我们在使用Huber损失”Huber”和位数损失”quantile”时,需要指定相应值。默认是0.9,若噪声点比较多,可适当降低这个位数值。...发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除

    76430

    房产估值模型训练及预测结果

    下面的代码定义了一个cleanOutlier函数函数功能主要是删除异常值。...首先得清楚下四位数和上四位数概念:例如总共有100个数,中位数是从小到大排序第50个数值,低位数是从小到大排序第25个数,高位数是从小到大排序第75个数。...四位距是上四位数减下四位数所得值,例如:上四位数为900,下四位数为700,则四位距为200 异常值指的是过大或者过小值。...在我们这个删除异常值方法,低于(下四位数-3四位距)值或者高于(上四位数+3四位距)值会被判定为异常值并删除。...例如,上四位数为900,下四位数为700,则低于100或者高于1500数被删除

    1.2K40

    Python数据清洗--异常值识别与处理01

    如果忽视这些异常值,在某些建模场景下就会导致结论错误(线性回归模型、K均值聚类等),所以在数据探索过程,有必要识别出这些异常值并处理好它们。...异常值识别 通常,异常值识别可以借助于图形法(箱线图、正态分布图)和建模法(线性回归、聚类算法、K近邻算法),在本期内容,将分享两种图形法,在下一期将分享基于模型识别异常值方法。...图中下四位数指的是数据25%位点所对应值(Q1);中位数即为数据50%位点所对应值(Q2);上四位数则为数据75%位点所对应值(Q3);上须计算公式为Q3+1.5(Q3-Q1)...如上图所示,利用matplotlib子模块pyplotboxplot函数可以非常方便地绘制箱线图,其中左图上下须设定为1.5倍位差,右图上下须设定为3倍位差。...尽管基于箱线图位数法和基于正态分布参考线法都可以实现异常值和极端异常值识别,但是在实际应用,需要有针对性选择。

    10.3K32

    群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据

    这包括组选择方法,组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,组指数lasso、组MCP 还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测实用程序。...分组信息编码如下: group 在这里,组是作为一个因子给出;唯一整数代码(本质上是无标签因子)和字符向量也是允许(然而,字符向量确实有一些限制,因为组顺序没有被指定)。...gLas(X, y,grup) 然后我们可以用以下方法绘制系数路径 plot ---- 点击标题查阅往期内容 R语言实现贝叶斯位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯位数回归分析 01 02...贝叶斯位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 R语言RSTAN MCMC:NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据 r语言中对...glm泊松回归lasso、弹性网络分类预测学生考试成绩数据和交叉验证 贝叶斯位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 R语言RSTAN MCMC:NUTS采样算法用

    29900

    Python数据分析与实战挖掘

    相似但更为丰富 使用时如果使用中文无法正常显示,需要作图前手动指定默认字体为中文,SimHei Pandas python下最强大数据分析和探索工具。...常用分析方法:简单统计量分析(max、min);3σ原则(99.7%);箱型图(QL-1.5IQR,QU+1.5IQR) 一致性分析:直属局矛盾性、不相容性 产生原因:数据集成过程,数据来自不同数据源...、众数 离趋势:极差、标准差、变异系数(CV=标准差/平均值*100%)、四位数间距(上下四位数之差) 周期性分析:是否随时间呈周期变化趋势 贡献度分析:又称帕累托分析,原理是帕累托法则,又称20...》 均值/中位数/众数 根据属性值类型,取均值、中位数、众数进行插补 使用固定值 将缺失属性用常量替代 最近邻插补法 在记录中找到与缺失样本最接近样本该属性值进行插补 回归方法 根据已有数据和与其有关其他变量数据建立拟合模型来预测...非线性建模 Logistic回归 因变量为0或1 广义线性回归特例,利用Logistic函数将因变量控制0-1内表示取值为1概率 岭回归 参与建模自变量间具有多重共线性 改进最小二乘法 主成分回归

    3.7K60

    贝叶斯位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

    贝叶斯回归位数在最近文献受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归位数(RQ)变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚贝叶斯 摘要 还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制位数进一步建模功能...简介 回归位数(RQ)由(Koenker和Gilbert,1978)提出,将感兴趣结果条件位数作为预测因子函数来建模。...自引入以来,位数回归一直是理论界非常关注的话题,也在许多研究领域得到了大量应用,计量经济学、市场营销、医学、生态学和生存分析(Neelon等,2015;Davino等,2013;Hao和Naiman...为了说明问题,该数据集贝叶斯位数回归模型(可以拟合如下)。 rq(血清浓度~年龄, tau=0.5) 摘要函数提供估计值和95%置信区间 绘制数据,然后将五条拟合RQ线叠加在散点图上。...当τ=0.50时,函数可以用来获得Tobit 位数回归后验平均值和95%置信区间。  结论 在本文中,我们已经说明了在位数回归(RQ)中进行贝叶斯系数估计和变量选择。

    31000

    何在Python构建决策树回归模型

    标签:Python 本文讲解什么是决策树回归模型,以及如何在Python创建和实现决策树回归模型,只需要5个步骤。 库 需要3个库:pandas,sklearn,matplotlib。...target:目标价值是房屋价值位数,单位为几十万美元(100000美元)。 target_name:这是房屋价值位数。 feature_names:MedInc–街区组收入中值。...这里目标是避免过度拟合。几乎总是应该将数据分为两部分:训练集和测试集。 sklearn有一个功能,可以为我们分割数据。还可以指定分割百比。训练和测试默认值分别为75%和25%。...超参数是我们可以更改模型中经过深思熟虑方面。在该模型,可以通过使用DecisionTreeRegressor构造函数关键字参数来指定超参数。...2.对于每一个拆分,都有一个分数来量化拆分“好”程度。例如,将数据拆分为50-50条件不是很好拆分。计算分割质量特定函数也是我们可以指定超参数。

    2.2K10

    时间序列概率预测共形预测

    它利用历史数据,根据新预测样本点在已知误差分布位置,为这个新预测给出一个范围估计,使其以期望置信度(95%)落入此范围内。...这种方法可以应用于各种类型输入数据(连续变量、分类标签、时间序列等)和输出(回归、分类、排序等)。...构建基础模型:利用训练集训练一个基础预测模型(线性回归、决策树或神经网络)。...环境要求 在预测区间上,NeuralProphet 有三种选择: (i) 位数回归 (QR) (ii) 共形预测 (CP) (iii) 共形位数回归 (CQR)。...True, daily_seasonality=False, ) cp_model.set_plotting_backend("plotly-static") 训练、验证和测试数据 共形预测或共形位数回归技术一个重要步骤是将训练数据分为训练数据和验证数据

    90610

    贝叶斯位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

    贝叶斯回归位数在最近文献受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归位数(RQ)变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚贝叶斯 摘要 还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制位数进一步建模功能...简介 回归位数(RQ)由(Koenker和Gilbert,1978)提出,将感兴趣结果条件位数作为预测因子函数来建模。...自引入以来,位数回归一直是理论界非常关注的话题,也在许多研究领域得到了大量应用,计量经济学、市场营销、医学、生态学和生存分析(Neelon等,2015;Davino等,2013;Hao和Naiman...为了说明问题,该数据集贝叶斯位数回归模型(可以拟合如下)。 rq(血清浓度~年龄, tau=0.5) 摘要函数提供估计值和95%置信区间 绘制数据,然后将五条拟合RQ线叠加在散点图上。...当τ=0.50时,函数可以用来获得Tobit 位数回归后验平均值和95%置信区间。  结论 在本文中,我们已经说明了在位数回归(RQ)中进行贝叶斯系数估计和变量选择。

    46320

    贝叶斯位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

    贝叶斯回归位数在最近文献受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归位数(RQ)变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚贝叶斯 摘要 还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制位数进一步建模功能...简介 回归位数(RQ)由(Koenker和Gilbert,1978)提出,将感兴趣结果条件位数作为预测因子函数来建模。...自引入以来,位数回归一直是理论界非常关注的话题,也在许多研究领域得到了大量应用,计量经济学、市场营销、医学、生态学和生存分析(Neelon等,2015;Davino等,2013;Hao和Naiman...为了说明问题,该数据集贝叶斯位数回归模型(可以拟合如下)。 rq(血清浓度~年龄, tau=0.5) 摘要函数提供估计值和95%置信区间 绘制数据,然后将五条拟合RQ线叠加在散点图上。...当τ=0.50时,函数可以用来获得Tobit 位数回归后验平均值和95%置信区间。  结论 在本文中,我们已经说明了在位数回归(RQ)中进行贝叶斯系数估计和变量选择。

    31200

    机器学习中常用5种回归损失函数,你都用过吗?

    “损失函数”是机器学习优化至关重要一部。L1、L2损失函数相信大多数人都早已不陌生。那你了解Huber损失、Log-Cosh损失、以及常用于计算预测区间位数损失么?...这时,位数损失和位数回归就派上用场了,因为即便对于具有变化方差或非正态分布残差,基于位数损失回归也能给出合理预测区间。...下面让我们看一个实际例子,以便更好地理解基于位数损失回归是如何对异方差数据起作用。 ****位数回归与最小二乘回归**** ? 左:b/wX1和Y为线性关系。具有恒定残差方差。...虚线表示基于0.05和0.95位数损失函数回归 附上图中所示位数回归代码: https://github.com/groverpr/Machine-Learning/blob/master/notebooks...使用位数损失(梯度提升回归器)预测区间 上图表明:在sklearn库梯度提升回归中使用位数损失可以得到90%预测区间。其中上限为γ=0.95,下限为γ=0.05。

    1.7K10

    贝叶斯位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

    贝叶斯回归位数在最近文献受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归位数(RQ)变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚贝叶斯摘要还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制位数进一步建模功能...简介回归位数(RQ)由(Koenker和Gilbert,1978)提出,将感兴趣结果条件位数作为预测因子函数来建模。...自引入以来,位数回归一直是理论界非常关注的话题,也在许多研究领域得到了大量应用,计量经济学、市场营销、医学、生态学和生存分析(Neelon等,2015;Davino等,2013;Hao和Naiman...为了说明问题,该数据集贝叶斯位数回归模型(可以拟合如下)。rq(血清浓度~年龄, tau=0.5)摘要函数提供估计值和95%置信区间绘制数据,然后将五条拟合RQ线叠加在散点图上。...当τ=0.50时,函数可以用来获得Tobit 位数回归后验平均值和95%置信区间。 结论在本文中,我们已经说明了在位数回归(RQ)中进行贝叶斯系数估计和变量选择。

    91500

    R语言实现贝叶斯位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯位数回归分析

    p=22702 摘要 贝叶斯回归位数在最近文献受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归位数(RQ)变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚贝叶斯。...简介 回归位数(RQ)由(Koenker和Gilbert,1978)提出,将感兴趣结果条件位数作为预测因子函数来建模。...自引入以来,位数回归一直是理论界非常关注的话题,也在许多研究领域得到了大量应用,计量经济学、市场营销、医学、生态学和生存分析(Neelon等,2015;Davino等,2013;Hao和Naiman...为了说明问题,该数据集贝叶斯位数回归模型(可以拟合如下)。 rq(血清浓度~年龄, tau=0.5) 摘要函数提供估计值和95%置信区间 ? 绘制数据,然后将五条拟合RQ线叠加在散点图上。...还可以拟合贝叶斯lassoTobit 位数回归和贝叶斯自适应lassoTobit 位数回归。当τ=0.50时,函数可以用来获得Tobit 位数回归后验平均值和95%置信区间。 ?

    2.3K30
    领券