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推荐回答通常用于考察解释变量对因变量的条件均值的影响,应用较广泛。 但是要求因变量服从正态分布和方差齐性假设,当不满足条件时拟合效果会变差。 分位数回归将线性回归扩展到估计因变量的条件分位数,对因变量分布不做假设,也不要求方差齐性,且更有利于考察因变量的条件分布的全貌。 自分位数回归思想提出以来,以其良好的稳健性受到越来越多研究者的关注,随着计算机大规模计算的实现,分位数回归得到了快速的发展。
2022-04-02 02:07:42赞同 展开评论 打赏
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