分位數迴歸

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，傳統的回歸分析研究自變量與因變量的條件期望之間的關係，相應得到的回歸模型可由自變量的估計因變量的條件期望；分位數回歸研究自變量與因變量的條件分位數之間的關係，相應得到的回歸模型可由自變量估計因變量的條件分位數。相較於傳統迴歸分析僅能得到因變量的中央趨勢，分量迴歸可以進一步推論因變量的條件概率分布。分量迴歸屬於無母數統計方法之一。