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文档摘要

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分位数回归理论：原理、优势与风险分析中的多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在统计学与数据分析领域，回归分析始终占据着举足轻重的地位，它是探究变量之间数量关系的关键工具。传统回归分析方法，如普通最小二乘法（OLS），以最小化残差平方和为目标，致力于寻找自变量与因变量均值之间的最佳线性关系，在诸多领域得到了广泛应用。然而，随着研究的深入和数据复杂性的增加，传统回归方法的局限性逐渐凸显。其对数据分布存在较为严格的假设，通常要求数据满足正态分布、同方差性等条件，且对异常值极为敏感，一个或少数几个异常值就可能显著影响回归结果的准确性与可靠性，导致模型的偏差增大，降低模型的预测能力与解释力。