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分位数回归

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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。分量回归属于非参数统计方法之一。

注释

  1. ^ http://www.stanford.edu/~doubleh/otherpapers/koenker.pdf
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