分位數迴歸（英語：Quantile regression）是迴歸分析的方法之一。最早由Roger Koenker和Gilbert Bassett於1978年提出[1]。
一般地，传统的回归分析研究自变量与因变量的条件期望之间的关系，相应得到的回归模型可由自变量的估计因变量的条件期望；分位数回归研究自变量与因变量的条件分位数之间的关系，相应得到的回归模型可由自变量估计因变量的条件分位数。相較於傳統迴歸分析仅能得到因变量的中央趨勢，分量迴歸可以進一步推論因变量的条件概率分布。分量迴歸屬於無母數統計方法之一。
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- ^ 存档副本 (PDF). [2013-12-26]. （原始内容 (PDF)于2013-12-27）.
分位數迴歸, 此條目需要擴充, 2013年12月26日, 请協助改善这篇條目, 更進一步的信息可能會在討論頁或扩充请求中找到, 请在擴充條目後將此模板移除, 英語, quantile, regression, 是迴歸分析的方法之一, 最早由roger, koenker和gilbert, bassett於1978年提出, 一般地, 传统的回归分析研究自变量与因变量的条件期望之间的关系, 相应得到的回归模型可由自变量的估计因变量的条件期望, 分位数回归研究自变量与因变量的条件分位数之间的关系, 相应得到的回归模型可由自. 此條目需要擴充 2013年12月26日 请協助改善这篇條目 更進一步的信息可能會在討論頁或扩充请求中找到 请在擴充條目後將此模板移除 分位數迴歸 英語 Quantile regression 是迴歸分析的方法之一 最早由Roger Koenker和Gilbert Bassett於1978年提出 1 一般地 传统的回归分析研究自变量与因变量的条件期望之间的关系 相应得到的回归模型可由自变量的估计因变量的条件期望 分位数回归研究自变量与因变量的条件分位数之间的关系 相应得到的回归模型可由自变量估计因变量的条件分位数 相較於傳統迴歸分析仅能得到因变量的中央趨勢 分量迴歸可以進一步推論因变量的条件概率分布 分量迴歸屬於無母數統計方法之一 注釋 编辑 存档副本 PDF 2013 12 26 原始内容存档 PDF 于2013 12 27 nbsp 这是一篇與統計學相關的小作品 你可以通过编辑或修订扩充其内容 查论编 取自 https zh wikipedia org w index php title 分位數迴歸 amp oldid 70566863, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，
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