分位数回归研究方法

分位数回归是一种统计分析方法，它扩展了传统的最小二乘回归模型，能够估计因变量在不同分位点上的条件分布。与普通最小二乘法（OLS）主要关注均值不同，分位数回归可以提供关于整个条件分布的信息，包括中位数、上下四分位数等。这种方法特别适用于数据存在异方差性或非正态分布的情况，因为它不依赖于误差项的分布假设。分位数回归通过最小化绝对偏差的加权和来估计参数，其中权重取决于所选择的分位点。这种灵活性使得分位数回归在经济学、社会学、医学等多个领域得到广泛应用，特别是在研究收入分配、健康影响评估等方面，能够更全面地理解变量间的关系。