Matlab中的分位数回归分析

随着金融科技的发展，QR分位数回归方法在数据分析中日益突出。

beta 分布的概率密度的 Matlab 代码，用起来还挺顺手的，尤其是你在做分位数回归或者标量回归的时候，一些统计建模问题就方便。代码结构比较清晰，变量命名也还算规范，拿来改改就能直接上手。 强烈推荐你看一下作者的数据部分，整理得蛮全面。用的是TCGA 影像和cBioPortal 的临床数据，搞影像组学或机器学习建模的朋友应该会喜欢。而且都是现成的数据集，直接下载、跑代码都没问题。 顺便一提，里面用到了Beta 分布来建模图像强度的变化，再结合一些临床变量做关联。这一套流程做科研用合适，尤其你要发 paper 时，参考价值挺大。 建议你搭配一起看：Beta 分布概率密度函数的代码，还有Mat

非参数回归模型在金融领域的应用真的蛮有意思的，尤其是在时间序列数据时。嗯，你知道传统的回归模型一般都得预设数据的分布形式，可是金融市场的数据常常比较复杂，完全不符合这些假设。非参数回归模型可就不一样了，它不要求你预设分布，反而能更灵活地捕捉数据之间的关系，效果挺不错的。比如，核回归和 LOWESS 这两种方法，都可以在金融时间序列中发挥重要作用。 如果你在股市收益率，尤其是像上证综指这样复杂的数据，非参数回归方法能给你带来更准确的预测结果。两者对比，核回归的效果往往更好，但在边界处会有些小波动，LOWESS 相对更稳健。所以，选择哪种方法，得看具体情况。不过，值得注意的是，金融市场数据的随机性

多元线性回归分析是一种统计方法，探索多个自变量与因变量之间的关系，介绍了其基本原理及在Matlab中的实现方法。

四分位数在SPSS统计分析中具有重要意义，它们分别是P25、P50和P75，代表数据集的不同分位点。四分位数间距即为上四分位数与下四分位数的差值，通常用于描述数据的分布情况。

分位数分级将数列划分为相等个数的分段，根据需要选择四分位或五分位等。分位数上的值作为分级值，使每一级别的数据个数接近一致，呈现较佳的制图效果。

线性函数形式 二次函数形式 高次方程形式 指数函数形式

逐步回归分析是通过MATLAB中的stepwise函数进行的，利用交互式环境进行详细分析。

分析了现有的精确数输入和区间数输出回归算法存在的问题，并提出了基于支持向量机的区间数回归建模方法。该方法将支持向量机从精确数回归推广到区间数回归建模，展示出在小样本训练集下良好的泛化性能，有效避免了现有算法中可能出现的下界大于上界的问题。以连续退火生产过程中冷却段出口带钢温度预测为例，仿真结果表明该算法的有效性。