分位数回归

分位数回归（英语：Quantile regression）是回归分析的方法之一。最早由Roger Koenker和Gilbert Bassett于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。相较于传统回归分析仅能得到因变量的中央趋势，分量回归可以进一步推论因变量的条件概率分布。分量回归属于无母数统计方法之一。