分位回归：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:13的最新版本

Quantile Regression.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0部署
分位回归Quantile Regression.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Quantile Regression
功能主类别数据分析
英文缩写QtReg
功能亚类别回归分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

分位数回归是对一组自变量与因变量的特定百分位数(分位数)之间的关系建模。分位数回归的原因就是因为不希望仅仅是研究因变量y的期望，而是希望能探索y的完整分布状况，和了解y的某个分位数。优势是不会假设目标变量的分布,和趋向于抑制偏离观测值的影响。此算法用户可以输入设置任意分位数。

用途：关注因变量的均值如何随着自变量的变化而变化，而且还关注因变量的整个分布如何随着自变量的变化而变化。可以帮助研究这种非均匀的影响，自变量对因变量的影响可能随着因变量的值而变化。

参数：选择数值因变量，和自变量

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点广义相加混合模型_泊松
下一节点逐步回归
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