一種統計方法
分位數迴歸(Quantile Regression)是一種統計方法，用於估計因變量(Y)在不同自變量(X)條件下的條件分位數。
這種方法與傳統的最小二乘法迴歸分析不同，後者主要關注自變量與因變量的條件期望之間的關係，而分位數迴歸則研究自變量與因變量的條件分位數之間的關係。在分位數迴歸中，通過最小化從所選分位數切點產生的絕對誤差之和來估計模型，而不是最小化平方誤差的總和，這有助於更好地理解自變量對因變量的影響趨勢的變化過程，尤其是在數據分佈不對稱或存在異常值的情況下。
此外，分位數迴歸可以用於估計中位數或其他任意分位數，爲不同的分位數訓練得到不同的線性預測模型。