回复：懲罰分位數和期望回歸 - 狀態更改為：已確認回复：懲罰分位數和期望回歸 - 狀態更改為：正在調查懲罰分位數和期望回歸親愛的團隊，
我們的兩位學術客戶請求懲罰分位數和期望回歸
客戶 1：Venkatesh 教授博士，聯盟大學
客戶2：邁拉商學院Abhijit教授博士
目前，JMP17 不提供這些功能。
謝謝
穆拉利
進階統計建模統計與分析回覆：懲罰分位數和期望回歸 - 狀態更改為：新已將其分成兩個 Jira。
我們也收到了另一項關於懲罰分位數迴歸的請求。 根據開發人員的說法，我們需要實作一個新方法才能做到這一點：
「我們目前使用迭代重新加權最小平方法在流派中進行分位數迴歸。 我們可以使用 IRLS 和資料增強技巧來執行分位數迴歸的套索，但我認為內點方法通常是進行懲罰分位數迴歸的首選方法（特別是如果我們想要彈性淨懲罰）。 因此，如果我們決定追求這一點，我們可能需要實現一個內點求解器。”
探索在 JMP 19 中實施的可能性。
您目前可以在非線性平台中進行期望回歸。 我們還沒有看到任何其他添加請求，而且它沒有分位數回歸那麼大的動力。 這是一張紙，由開發人員提供，這表明「預期回歸不如分位數回歸健全」。
回覆：懲罰分位數和期望回歸 - 狀態更改為：需要訊息@Muralidhara您能提供一些額外的資訊嗎？ 對於懲罰回歸，LASSO 是否足夠，或者客戶是否也要求 Elastic Net 和 Ridge？ LASSO 實作可能相對簡單，但 Elastic Net 和 Ridge 會更加困難，因為它們可能需要 JMP 目前不可用的不同最佳化技術。
