基本信息

---

下载

文档摘要

---

基于MM算法的部分线性分位数回归：原理、实现与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据的复杂性与多样性不断增加，如何从海量数据中准确挖掘变量之间的关系，成为统计学、经济学、机器学习等众多领域的关键问题。传统的回归分析方法，如最小二乘回归，主要关注因变量的均值与自变量之间的关系，然而在实际应用中，这种方式往往存在局限性。一方面，现实数据中常常存在异常值，这些异常值会对基于均值的回归模型产生较大影响，导致模型的稳健性下降，无法准确反映数据的真实特征；另一方面，均值回归只能描述变量之间的平均关系，对于数据的全貌，尤其是变量在不同分位点上的变化情况，无法提供全面且深入的信息。例