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，傳統的迴歸分析研究自變數與應變數的條件期望值之間的關係，相應得到的迴歸模型可由自變數的估計應變數的條件期望值；分位數迴歸研究自變數與應變數的條件分位數之間的關係，相應得到的迴歸模型可由自變數估計應變數的條件分位數。相較於傳統迴歸分析僅能得到應變數的中央趨勢，分量迴歸可以進一步推論應變數的條件機率分布。分量迴歸屬於無母數統計方法之一。