分位數迴歸
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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。
注釋
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