Regresja kwantylowa – rodzaj analizy regresji umożliwiający szacowanie warunkowej dystrybuanty zmiennej objaśnianej. W odróżnieniu od metody najmniejszych kwadratów, w ramach której szacuje się warunkową wartość oczekiwaną (średnią) zmiennej objaśnianej na podstawie wartości zmiennych objaśniających, zadaniem regresji kwantylowej jest oszacowanie warunkowej mediany lub/i innych kwantyli[1].
Główną zaletą regresji kwantylowej jest to, że pozwala lepiej poznać rozkład warunkowy zmiennej objaśnianej[2]. Regresja kwantylowa jest rozszerzeniem regresji liniowej stosowanym, gdy warunki regresji liniowej nie są spełnione. W porównaniu z regresją klasyczną jest bardziej odporna na wartości odstające[3].
© MMXXIII Rich X Search. We shall prevail. All rights reserved. Rich X Search