聚集性数据的分位回归模型及其应用综述

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数据聚集普遍存在.分位回归(QR)在近些年来越来越受到关注,其应用于许多领域.例如:投资、金融、经济、医药和工程等.与传统的均值回归相比较而言,QR能够描述因变量条件分布的整个特征.它在异常值存在和错误假设的情况下的表现要更加稳健,且相较于传统的均值回归提供了更加综合的统计信息.因此,我们对QR及其相关的模型和方法在处理聚集性数据和它在各领域中的应用做了一个简短的综述.
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