量化回归揭示了OLS在房价预测中遗漏的5.5万美元差异

量化回归方法揭示了普通最小二乘（OLS）回归在预测房价时遗漏了5.5万美元的差异。OLS回归在数据方差不均时表现不佳，尤其在高值区域预测误差显著增大，而量化回归通过预测不同分位数的边界，能更准确地反映实际不确定性。该方法适用于需要更可靠预测区间而非单一平均值的场景。