带删失协变量的分位数回归模型的经验似然推断及多领域应用探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在统计学与数据分析领域，回归分析是探究变量之间数量关系的关键工具，传统的均值回归模型致力于寻找自变量与因变量均值之间的最佳线性关系，以最小化残差平方和为目标，在诸多领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，我们常常关注的不仅仅是因变量的均值，还包括其分布的其他位置信息，如分位数。例如在研究收入分配问题时，仅了解平均收入远远不够，处于低收入分位数和高收入分位数人群的收入情况对于政策制定和社会经济分析具有重要意义。传统均值回归在面对这些非中心位置数据时存在局限性，而分位数回归模型应运而生。

分位数回归由