分位数回归构建预测区间教程发布

Gustavo Santos在一篇教程中介绍了使用分位数回归构建预测区间的方法，以解决普通最小二乘（OLS）回归在数据方差不等时预测误差增大的问题。 该教程指出，在房价预测场景中，OLS回归遗漏了5.5万美元的差异，而分位数回归通过预测不同分位数的边界，能提供更可靠的预测区间。 该方法适用于需要更准确不确定性评估，而非单一平均预测值的场景。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。