𝕷𝖆 𝖗é𝖌𝖗𝖊𝖘𝖘𝖎𝖔𝖓 𝖖𝖚𝖆𝖓𝖙𝖎𝖑𝖊 : 𝖀𝖓𝖊 𝖒é𝖙𝖍𝖔𝖉𝖊 𝖕𝖚𝖎𝖘𝖘𝖆𝖓𝖙𝖊 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝖊𝖝𝖕𝖑𝖔𝖗𝖊𝖗 𝖑𝖊𝖘 𝖉𝖎𝖘𝖙𝖗𝖎𝖇𝖚𝖙𝖎𝖔𝖓𝖘 𝖉𝖊 𝖉𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘

La régression quantile est un outil précieux pour analyser la relation entre des variables, en particulier lorsque les données ne sont pas uniformément distribuées ou contiennent des valeurs aberrantes.

Contrairement à la régression linéaire traditionnelle, qui se concentre uniquement sur la moyenne, la régression quantile permet de prédire différents points de la distribution de la variable cible.

𝒟é𝒻𝒾𝓈 :
❌ Par rapport à la régression linéaire, la régression quantile nécessite plus de puissance de calcul et peut être plus difficile à interpréter pour les non-experts.
❌ Des échantillons de plus grande taille peuvent être nécessaires pour obtenir des estimations stables et fiables, en particulier pour les percentiles extrêmes.
❌ Les résultats du modèle peuvent être moins intuitifs si vous êtes habitué aux techniques de régression traditionnelles, ce qui peut limiter la facilité de communication.

𝓐𝓿𝓪𝓷𝓽𝓪𝓰𝓮𝓼 :
✔️ La régression quantile permet d'explorer les tendances à différents quantiles, offrant une vision plus détaillée de vos données.
✔️ Cette méthode est très efficace pour les données non normales, en particulier en présence de valeurs aberrantes ou de queues de distribution épaisses.
✔️ Elle est idéale pour les situations où les valeurs extrêmes ou différents percentiles sont aussi importants que la tendance centrale.

𝓒𝓸𝓶𝓶𝓮𝓷𝓽 𝓪𝓹𝓹𝓵𝓲𝓺𝓾𝓮𝓻 𝓵𝓪 𝓻é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓺𝓾𝓪𝓷𝓽𝓲𝓵𝓮 𝓮𝓷 𝓹𝓻𝓪𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 :
🔹 𝔼𝕟 ℝ : Utilisez le package 𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗿𝗲𝗴 pour appliquer la régression quantile. La fonction 𝗿𝗾() vous permet de spécifier les quantiles qui vous intéressent.
🔹 𝔼𝕟 ℙ𝕪𝕥𝕙𝕠𝕟 :Avec 𝘀𝘁𝗮𝘁𝘀𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀, la fonction 𝗤𝘂𝗮𝗻𝘁𝗥𝗲𝗴() permet d'analyser différents percentiles de vos données.

L'image ci-jointe, basée sur une illustration de Wikipedia, montre les lignes de régression quantile à différents percentiles, illustrant comment les valeurs prédites varient selon la distribution.

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