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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,傳統的迴歸分析研究自變量與應變量的條件期望值之間的關係,相應得到的迴歸模型可由自變量的估計應變量的條件期望值;分位數迴歸研究自變量與應變量的條件分位數之間的關係,相應得到的迴歸模型可由自變量估計應變量的條件分位數。相較於傳統迴歸分析僅能得到應變量的中央趨勢,分量迴歸可以進一步推論應變量的條件概率分佈。分量迴歸屬於非參數統計方法之一。

註釋

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  1. ^ 存档副本 (PDF). [2013-12-26]. (原始內容存檔 (PDF)於2013-12-27).