Interval ilə proqnoz üçün kvantil reqressiyası nədir?

Kvantil regresiya, yalnızca hədəf dəyişənin orta dəyərini deyil, həm də onun paylanmasının müxtəlif kvantilərini qiymətləndirməyə imkan verən bir regresiya metodudur. Interval ilə proqnozlaşdırma kontekstində (məsələn, zaman seriyaları) kvantil regresiyası modelin qeyri-müəyyənliyini əks etdirən interval proqnozlar əldə etməyə kömək edir.

Yalnız bir nöqtə dəyərini (məsələn, orta) proqnozlaşdırmaq yerinə, model, məsələn, 5-ci və 95-ci percentilləri proqnozlaşdırmaq üçün öyrədilir, bu da 90%-lik etibarlılıq intervalini təşkil edir.

Bu, maliyyə və ya tələbat proqnozlaşdırması kimi vəzifələr üçün xüsusilə faydalıdır, çünki mümkün dəyərlər diapazonunu anlamağa kömək edir.

Python-da statsmodels kitabxanası ilə kvantil regresiyasının nümunəsi:

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# X - xüsusiyyətlər, y - hədəf dəyişən
X = sm.add_constant(X)  # sabit əlavə edirik
kvantillər = [0.05, 0.5, 0.95]
modelər = {}
for q in kvantillər:
    mod = sm.QuantReg(y, X)
    res = mod.fit(q=q)
    modelər[q] = res

# İndi müxtəlif kvantillər üçün proqnozlar əldə etmək mümkündür