随机向量 x服从 p元正态分布 ，回归系数 b=(1,2,3,4….p), 考虑如下的线性回归模型 , y=bx+e (2) 其中随机误差项 e 与x 相互独立，且 e服从卡方（5）分布 .从上述模型中产生独立同分布观测样本 . 在绝对值损失函数下建立中位数回归模型 (Median) 建立中位数回归的线性优化模型并且写出该线性优化模型的对偶优化模型并且用原对偶内点算法算出b的Python代码以及运算结果

中位数回归是一种非参数统计方法，可以有效地处理异常值的影响。在绝对值损失函数下，中位数回归模型可以表示为：

minimize |y - Xb|

其中，y是因变量，X是自变量的矩阵，b是回归系数。我们可以将该问题转化为线性规划问题：

minimize t
subject to:
y - Xb <= t
-Xb + y <= t

其中，t是一个非负变量。该问题的对偶问题可以表示为：

maximize -s
subject to:
X^T s = 0
s <= 1

其中，s是一个非负的向量。我们可以使用原始对偶内点算法来求解该问题的最优解。

下面是Python代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 生成数据
np.random.seed(123)
p = 5
n = 100
X = np.random.normal(size=(n, p))
e = np.random.chisquare(5, size=n)
b = np.arange(1, p+1)
y = X.dot(b) + e

# 求解中位数回归
c = np.concatenate([np.zeros(p), np.ones(n)])
A = np.concatenate([np.concatenate([X, -np.eye(n)]), np.concatenate([-X, -np.eye(n)])])
b = np.concatenate([y, -y])
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(None, None))
b_med = res.x[:p]

# 求解对偶问题
A_eq = X.T
b_eq = np.zeros(p)
bounds = [(0, None) for i in range(n)]
res = linprog(-y, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds)
s = res.x

# 计算回归系数
b_dual = X.T.dot(s)

其中，b_med是中位数回归的回归系数，b_dual是对偶问题的回归系数。