Interval bilan bashqilash uchun quantile regressiyasi nima?

Quantile regressiyasi — bu regressiya usuli bo‘lib, u nafaqat maqsadli o‘zgaruvchining o‘rtacha qiymatini, balki uning taqsimotining turli kvantilari ham baholash imkonini beradi. Intervall bilan prognoz qilish kontekstida (masalan, vaqt qatorlari) quantile regressiyasi modelning noaniqligini aks ettiruvchi intervalliy prognozlarni olishga yordam beradi.

Faqat bitta nuqtaviy qiymatni (masalan, o‘rtacha) bashorat qilish o‘rniga, model, masalan, 5-chi va 95-chi percentilni bashorat qilish uchun o‘qitiladi, bu 90% ishonch intervallarini shakllantiradi.

Bu moliya yoki talabni prognoz qilish kabi vazifalar uchun ayniqsa foydalidir, chunki bu mumkin bo‘lgan qiymatlar diapazonini tushunishga yordam beradi.

Python’da statsmodels kutubxonasi bilan quantile regressiyasining misoli:

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# X - xususiyatlar, y - maqsadli o‘zgaruvchi
X = sm.add_constant(X)  # konstantani qo‘shamiz
kvantillar = [0.05, 0.5, 0.95]
modellar = {}
for q in kvantillar:
    mod = sm.QuantReg(y, X)
    res = mod.fit(q=q)
    modelar[q] = res

# Endi turli kvantillar uchun prognozlar olish mumkin