QuantileRegression-分位数回归
用于建立分位数回归模型，分析自变量对因变量不同条件分位的影响，适合异方差和分布不对称数据。
算法目录
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分类筛选
PSM-倾向得分匹配（PSM）
用于倾向得分匹配（PSM），在观察性数据中匹配相似样本以降低选择偏差并辅助处理效应分析。
PLSRegression-偏最小二乘（PLS）
用于偏最小二乘回归，在自变量较多或存在共线性时提取潜变量并进行预测。
LogitProbit-Logit和Probit模型
用于建立 Logit 或 Probit 离散选择模型，分析因素对二分类结果发生概率的影响。
Kalman-卡尔曼滤波
用于使用卡尔曼滤波进行动态状态估计、信号平滑和时序预测，适合含噪声的动态系统数据。
IV_2SLS-工具变量和两阶段最小二乘
用于通过工具变量和两阶段最小二乘（2SLS）处理内生性问题，辅助估计因果关系。
GLM-广义线性模型
用于建立广义线性模型（GLM），通过不同分布族和连接函数处理连续、计数或二分类等响应变量。
GARCH-广义自回归条件异方差
用于建立 GARCH 类模型分析波动聚集和条件异方差，适合金融收益率及其他波动随时间变化的序列。
GAM-广义加性模型
用于建立广义加性模型（GAM），通过平滑函数刻画自变量与目标变量之间的非线性关系。
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