平均回归

具有可变性惩罚的生成分位数回归

分位数回归和条件密度估计可以揭示平均回归遗漏的结构，例如多模式和偏度。在本文中，我们引入了一个深度学习生成模型，以用于关节分位数估计，称为惩罚生成分位数回归（PGQR）。我们的方法同时生成了来自许多随机分位水平的样品，从而使我们能够在给定一组协变量的情况下推断响应变量的条件分布。我们的方法采取了一种新颖的可变性惩罚，以避免在深层生成模型中消失的可变性或记忆的问题。此外，我们引入了一个新的部分单调神经网络（PMNN），以避免穿越分位曲线的问题。PGQR的一个主要好处是，它可以使用单个优化来拟合，从而绕过需要在多个分位级别反复训练模型或使用计算上昂贵的交叉验证来调整罚款参数。我们通过广泛的模拟研究和对实际数据集的分析来说明PGQR的功效。实施我们方法的代码可在https://github.com/shijiew97/pgqr上获得。