传统的强化学习（RL）使用回报（也称为累积随机奖励的期望值）来训练代理学习最佳策略。 但是，最近的研究表明，学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势，如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变，为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归（QR）分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估，说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程（MDP）链中的标准量子Q学习进行了比较，这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明，可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因：分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。

MATLAB实现LASSO分位数回归时间序列预测（完整源码和数据） 两个月数据，不同特征预测，预测80%间隔，不同特征选择误差，日前一天各个预测点的分位数，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

小波变换函数matlab代码标量上的贝叶斯分位数回归 一种执行贝叶斯标量函数的分位数回归的方法，即贝叶斯FQR。 所提出的方法适用于用p设计矩阵X给定响应函数y和n的N-被T矩阵数据集。 该存储库提供 一组MATLAB脚本，用于实现我们提出的贝叶斯FQR模型（已调整或未调整），以及朴素的逐点贝叶斯分位数回归； R脚本实现了基于引导程序的方法，与我们在本文中提出的模型进行了比较； 复制纸上所有数字的代码； 该代码可根据预处理的质谱数据调整块效应并生成模拟数据集。 文件结构： 子文件夹“ BayesianFQR /”包含一组MATLAB脚本，用于通过对回归系数函数使用离散小波变换（DWT）以及对小波系数进行先验的马蹄形实现Bayesian FQR模型。 子文件夹“ BayesianFQR_corrected_likelihood /”包含一组MATLAB脚本，用于使用回归系数函数上的离散小波变换（DWT）和三明治小波变换（DWT）使用三明治似然校正（见本文第2.4节）来实现贝叶斯FQR模型的调整版本。小波系数。 子文件夹“ BayesianQR /”包含一组MATLAB脚本，以使用非对称拉

基于深度学习分位数回归模型的风电功率概率密度预测.pdf

高维数据的惩罚复合分位数回归，李玉杰， 胡涛，在不同的科学领域中, 经常会遇到厚尾的高维数据. 此时经典的最小二乘回归的结果将变的很差. 本文章考虑模型假设为线性模型时, 模型�

本文描述了最新的回归技术随机森林分位数回归森林（QRF）的新扩展，以应用于具有数千个特征的高维数据。 我们提出了一种新的子空间采样方法，该方法从两个单独的特征集中随机抽取一个特征子集，一个特征集包含重要特征，另一个特征集包含次要特征。 这两个功能部件集基于功能部件的重要性度量对输入数据进行分区。 通过使用特征置换产生分区原始重要性特征评分首先进行，然后应用p值评估将重要特征与次要特征分开。 新的子空间采样方法能够从袋装样本数据生成树，而回归误差较小。 对于点回归，我们从两个分位数Q0：05和Q0：95之间的范围中选择Y的预测值，而不是回归随机森林中使用的条件均值。我们的实验结果表明，具有这些扩展的随机森林要优于回归随机森林和分位数回归森林减少均方根残差。

针对风电功率预测问题，在现有预测方法和概率性区间预测的基础上，提出基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法采用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下对长短期记忆神经网络(LSTM)的输入、遗忘、记忆、输出参数进行估计，得出未来200 h内各个时刻风电功率的概率密度函数。根据美国PJM网上的风电功率实际数据的仿真结果表明，所提方法不仅能得出较为精确的点预测结果，而且能够获得风电功率完整的概率密度函数预测结果。与神经网络分位数回归相比，其精度更高，且在同等置信度下的预测区间范围更小。

Eviews计算CoVaR的步骤，分位数回归方法和GARCH方法。

第1讲 空间计量经济学导论与空间数据探索（3课时） 1. 空间计量经济学的研究范畴 2. 空间计量经济学发展脉络与当前研究前沿 3. 空间计量经济学的主流软件比较（Stata/Matlab/R/Geoda/ArcGIS） 4. Stata软件空间计量分析入门 5. 空间截面数据的连接、合并与可视化 6. 中国空间面板数据的连接、合并与可视化 7. 空间溢出效应的动态可视化 第2讲 空间权重矩阵与空间相关性分析（3课时） 1. 邻接/地理/经济/综合空间权重矩阵的构建与Stata实现 2. 全局/局部空间相关性度量 3. 空间异质性度量 4. 空间滞后的生成与应用 5. Stata软件实现实例论文1篇（空间相关性度量与分析） （1） Kondo K . Spatial persistence of Japanese unemployment rates[J]. Japan & the World Economy, 2015, 36:113-122. 第3讲 截面空间计量模型估计与效应分解（2课时） 1. 空间计量模型的动因 2. 空间计量模型构建流程与检验 3. 主要截面空间计量模型（SAR/SEM/SDM/SDEM/SAC/SARMA） 4. 主要空间计量模型间的关系与相互转化 5. 空间计量模型的参数估计方法（极大似然估计方法/贝叶斯估计方法） 6. 参数估计的直接效应与间接效应分解 7. Stata软件实现实例论文2篇（公共治理与空间政治学应用） （1） Scott J Cook et al. Beyond Policy Diffusion: Spatial Econometric Models of Public Administration, Journal of Public Administration Research and Theory, muy050. （2） Williams L K , Seki K , Whitten G D . You’ve Got Some Explaining To Do The Influence of Economic Conditions and Spatial Competition on Party Strategy[J]. Political Science Research and Methods, 2016, 4(01):47-63. 第4讲 面板空间计量模型估计与效应分解（2课时） 1. 静态空间面板模型 2. 空间面板模型的比较与选择 3. 固定系数模型和随机系数模型检验与选择 4. 静态空间面板模型的估计与效应分解 5. 空间似不相关回归模型（SUR） 6. 空间面板平滑转移模型的构建、估计与应用 7. 动态空间面板模型的估计、方法与推断 8. Stata软件实现实例论文4篇（空间金融与区域经济应用） （1） 崔百胜，姜逸菲. 欧洲主权债务危机的传染效应及空间传染渠道分析. 国际贸 易问题,2015,55(9):133-144. （2） 崔百胜，杨晓勤. 交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应. 城市问题,2017,264(7):48-59. （3） 金融科技对区域创新发展影响的空间计量分析，工作论文. 第5讲 离散选择空间计量模型与地理加权回归模型（2课时） 1. 空间Probit模型 2. 空间Tobit模型 3. 地理加权回归模型(GWR) 4. 地理加权回归模型的检验 5. 地理加权回归模型的拓展-时空地理加权回归模型(GTWR) 6. Stata软件实现实例论文2篇（空间Tobit模型与GTWR模型应用） （1） 中国雾霾空间污染的环境库兹涅茨曲线效应研究，工作论文 （2） Huang B , Wu B , Barry M . Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2010, 24(3):383-401. 第6讲 空间面板分位数回归模型（2课时）(SQPR) 1. 空间面板分位数回归模型的设定与估计方法实现 2. 空间审查模型的设定与估计 3. Stata软件实现实例论文1篇（空间面板分位数回归模型） （1） McMillen D P. Quantile Regression for Spatial Data[M].Springer, 2012. 第7讲 空间联立方程模型（2课时） 1. 截面空间联立方程模型的GS2SLS和GS3SLS估计 2.

分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。 任意一个累计分布函数 F(x)F(x)F(x) ，满足 F(x^)=σ,σ∈(0,1)F(\hat{x}) = \sigma, \sigma\in (0,1)F(x^)=σ,σ∈(0,1) 的 x^\hat{x}x^，称为分布 FFF 的分位数。 σ\sigmaσ 的含义是该分布中小于x^\hat{x}x^的数占比为σ\sigmaσ，即P(x<x^)=σP(x<\hat{x}) = \sigmaP(x<x^)=σ。 给定一个平稳时间序列，我们通常为