分位数回归估计课件•分位数回归的原理•分位数回归的应用•分位数回归的优缺点•分位数回归的未来发展分位数回归的定义分位数回归的背景和意义分位数回归由美国统计学家鲁宾·弗里德曼（Rubin）在20世纪70年代提出，旨在解决传统回归分析在处理异常值和不对称分布时的局限性。分位数回归在金融、医学、环境科学等领域有广泛应用，因为它能够提供更全面的解释和预测能力，特别是在处理具有复杂非线性关系的变量时。分位数回归的基本思想分位数回归基于因变量的分位数来估计自变量对因变量的影响，从而提供了一种更全面的解释和预测模型。它通过最小化加权的绝对误差来估计回归参数，其中权重由因变量的分位数决定。分位数回归可以估计不同分位数的参数，从而提供更全面的解释和预测能力。分位数回归的数学模型线性分位数回归模型非线性分位数回归模型分位数回归的估计方法最小二乘法迭代加权最小二乘法非线性最小二乘法分位数回归的假设检验线性假设检验非线性假设检验异方差性检验分位数回归在金融领域的应用信贷风险评估风险评估股票价格预测分位数回归在医学领域的应用疾病风险预测药物疗效分析流行病学研究分位数回归在环境科学领域的应用污染物排放预测1环境质量评估生态风险评估23分位数回归的优点稳健性无分布假设。灵活性刻画异质性分位数回归的缺点计算复杂度解释性对离群值的敏感性对模型假设的依赖分位数回归与其他方法的比较与普通最小二乘法的比较与核密度估计的比较普通最小二乘法只关注数据的均值和方差，而分位数回归可以提供更全面的信息。核密度估计主要用于探索性数据分析，而分位数回归主要用于因果关系推断。与决策树和随机森林的比较这些方法主要用于分类问题，而分位数回归主要用于回归问题。分位数回归的理论研究010203分位数回归的算法改进010203分位数回归的应用拓展010203THANKS感谢观看
