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使用亚洲地区的汇集数据来衡量健康对经济增长的影响：来自量化分析的证据
健康改善已成为一个重要的社会优先事项，因为中等良好的人力资本条件可以提高劳动力的能力，效率和生活质量。医疗保健支出的迅速增加是主要发展中国家和发达国家的趋势；但是，大多数亚洲国家的医疗支出在大多数国家中都有变化。亚洲国家为全球经济发展贡献了重要的产出。由于地区国家的经济价值和贸易一体化，统计测试能力比各个国家数据更为有效。这是第一项研究，该研究应用了定量量学方法，以调查医疗保健分位数对经济增长的分位数对亚洲地区40个国家汇集的影响。随着国家医疗支出的分位数增加，医疗支出对经济增长的影响并不能保证增加。当国家经济增长在国家增长时，医疗支出对发展经济关系的积极和负面影响将反复发生。一个含义是，政府应解决诸如腐败，官僚机构，投资不足和与健康相关资源利用率的不明智的问题。
个性化治疗效果估计的可靠机器学习
•有条件的平均值（C A TE）•条件分位数（C Q TE）•有条件的超品质（C SQ TE），也称为条件性值 - at-at-strisk（CVAR）•F-strisk firf-strivergence（C FR TE）
pdp：部分依赖图
approx 逻辑指示是否计算更快但近似的边际效应图（精神上类似于 plotmo 包）。如果为 TRUE ，则 partial() 将计算 pred.var 中指定的预测因子的预测，同时保持其他预测因子不变（plotmo 的作者 Stephen Milborrow 称之为“穷人的部分依赖”函数）。默认值为 FALSE。注意，这也适用于 ice = TRUE。警告：此选项目前是实验性的。使用风险自负。可以（并且可能更安全）通过将特定的“样本”观察传递给 train 参数并手动指定 pred.grid 来手动执行此操作。quantiles 逻辑指示是否使用 pred.var 中列出的连续预测因子的样本分位数。如果 quantiles = TRUE 且 grid.resolution = NULL，则样本分位数将用于生成计算部分依赖性的联合值网格。 probs 概率的数字向量，值在 [0,1] 之间。（超出该范围的最大 2e-14 的值将被接受并移至附近的端点。）默认值为 1:9/10，对应于预测变量的十分位数。当 quantiles = TRUE 时，这些指定对 pred.var 中列出的连续预测变量使用哪些分位数。trim.outliers 逻辑指示在生成计算部分依赖性的联合值网格之前是否从 pred.var 中列出的连续预测器中修剪异常值（使用简单的箱线图方法）。默认值为 FALSE。type 字符串指定监督学习的类型。当前选项为 "auto" 、 "regression" 或 "classification" 。如果 type = "auto" ，则 partial 将尝试从 object 中提取必要的信息。inv.link 函数指定在计算部分依赖函数之前要应用于预测的转换（实验）。默认值为 NULL（即不进行转换）。此选项旨在用于允许非高斯响应变量（例如计数）的模型。对于这些模型，默认情况下，预测通常不会在原始响应尺度上返回。例如，泊松 GBM 通常在对数尺度上返回预测。在这种情况下，设置 inv.link = exp 将返回响应（即原始计数）尺度上的部分依赖函数。which.class 整数指定将预测概率矩阵的哪一列用作“焦点”类。默认使用第一个类。仅用于分类问题（即当 type =“classification”时）。prob 逻辑值指示分类问题的部分依赖是否应在概率尺度上返回，而不是中心 logit。如果为 FALSE ，则部分依赖函数与 logit 的尺度相似。默认值为 FALSE。recursive 逻辑指示是否使用 Friedman (2001) 中描述的加权树遍历方法。这仅适用于从类“gbm”继承的对象。默认值为 TRUE，这比用于所有其他模型的精确蛮力方法要快得多。（基于 plot.gbm 背后的 C++ 代码。） plot 逻辑指示是否返回包含部分依赖值的数据框（ FALSE ）或直接绘制部分依赖函数（ TRUE ）。默认值为 FALSE 。有关绘图详细信息，请参阅 plotPartial。
高级和新兴市场经济中有风险的通货膨胀
使用分位数回归技术，我们研究了大型高级和新兴市场经济体（EMES）中通货膨胀风险的驱动因素。我们记录了有关通货膨胀预测分配的几个事实，并突出了这两组国家之间的一些关键差异。首先，汇率对EMES的通货膨胀前景具有定量重要和非线性影响：折旧与上部分位数的增加相比，比下分位数更大，从而增加了分布的正确偏度。相比之下，没有证据表明发达经济体这种非线性。第二，EMES的财务状况更严格带来通货膨胀的下行和上行风险，同时对模态或平均结果产生了沉重的影响。这与发达经济体形成鲜明对比的是，只有下行风险证明是敏感的。第三，政策利率的零下限转化为通货膨胀的实质性下行风险。最后，通货膨胀靶向的采用不仅与平均通货膨胀率较低有关，而且与右转的分布相关。我们的发现强调了在通货膨胀动力学结构模型中包括非线性的重要性。
Macquarie和Cudgegong监管的河流水源
气象局对Sofala的Turon河进行了季节性流动预测，该河流排入墨水河大坝（请参见下图）。这提供了潜在存储流入的指示。从2024年8月至10月10日，总流量的大多数预测分位数低于历史流量，这表明在此期间，干燥流入的可能性低于历史流入。下面显示了从8月至2024年10月的图表，可以在以下方面找到更新：季节性水流预测：水信息：气象局（bom.gov.au）
基于分位数的 SDG 建模方法
摘要 尽管对能源创新和经济增长的研究仍在进行中，但人们对能源创新程度如何影响一个国家的收入不平等知之甚少。为了填补这一研究空白，我们开发了一个双变量模型来分析能源创新的分配如何影响一个国家的收入分配。利用费雪理想指数，我们计算出能源效率作为能源创新的指标。分位数对分位数回归已用于捕捉未来 11 (N11) 国家不同收入分位数对能源创新的影响。结果表明，在 N11 组成员国中，能源创新可能产生不同的结果，即 a) 公平和积极影响，35 (b) 负面影响，以及 (c) 收入分配方面的不公平影响。我们推断出重要的政策含义，这可能会导致 N11 国家制定可持续发展战略。本研究首次建立了一个国家不同分位数之间的能源创新与收入不平等之间的直接联系。此外，我们成功地展示了高级分位数方法在推断可持续发展目标 (SDG) 重点政策影响方面的应用。 关键词：能源创新；能源效率；收入不平等；可持续发展目标；分位数回归 1 通讯作者
Lachlan管制的河水源
气象局还为阿伯克朗比河（Abercrombie River）发出了季节性的预测，该预测排入了万加拉（Wyangala）大坝（请参见下图）。这提供了潜在存储流入的预测。从2024年12月到2025年2月，所有预计的分位数都低于历史流的历史流，该流量表明烘干机季度。下面显示了从2024年12月到2025年2月的图表，可以在以下方面找到更新：季节性水流预测：水信息：气象局（bom.gov.au）
基于分位数的 SDG 建模方法
摘要 尽管对能源创新和经济增长的研究仍在进行中，但人们对能源创新程度如何影响一个国家的收入不平等知之甚少。为了填补这一研究空白，我们开发了一个双变量模型来分析能源创新的分配如何影响一个国家的收入分配。利用费雪理想指数，我们计算了能源效率作为能源创新的指标。分位数对分位数回归已用于捕捉 N11 国家不同收入分位数对能源创新的影响。结果表明，在 N11 组成员国之间，能源创新可能产生不同的结果，即 a) 公平和积极的影响，(b) 负面影响，和 (c) 收入分配方面的不公平影响。我们推断出重要的政策含义，这可能会导致 N11 国家制定可持续发展战略。 35 这项研究是首批建立能源创新与一个国家不同分位数的收入不平等之间直接联系的研究之一。此外，我们成功地展示了高级分位数方法在推断可持续发展目标 (SDG) 重点政策影响中的应用。 39 40 关键词：能源创新；能源效率；收入不平等；可持续发展目标；分位数回归 42 43 44 1 通讯作者
数字化，能源强度和人口红利对越南经济可持续性目标的影响（亚洲发展评论，第40卷，第2卷）
本研究研究了数字经济，能源效率和人口转变如何帮助越南实现更可持续的经济发展。尚未对数字化，人口股息，能量强度和长期经济发展之间的因果关系进行彻底研究。因此，本文旨在使用相对新颖的量词回归和不同分位数中的格兰杰因果关系方法来研究越南中这些指标之间的不对称关系，该指标被认为是新兴的经济。经验发现表明，即使所选指标的各个分位数之间存在微小的差异，越南数字创新，能量强度，人口变化和经济增长之间的不对称相互作用主要是积极的。此外，分数分析中格兰格因果关系的结果发现，在样本期间，数字化，人口统计学股息与经济增长之间存在双向关联，而单向因果关系从能量强度到经济增长。