【摘 要】
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传统回归模型的实际应用中往往会遇到与Gauss-Markov条件不符的情况，从而使模型的稳健性欠佳.分位回归模型是20世纪80年代的一种新的回归模型，该模型放宽了Guass-Markov假设条件，从而提高模型的稳定性.Roger Koenker发布了R中专门用于处理分位回归模型的软件包quantreg.本文借助该软件包展示了分位回归模型的基本形式，参数的渐进分布性质，参数估计的几种方法，以及对“位
【机 构】
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中国人民大学统计学院 北京市海淀区中关村大街59号品园二楼104室、100872 中国人民大学统计
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传统回归模型的实际应用中往往会遇到与Gauss-Markov条件不符的情况，从而使模型的稳健性欠佳.分位回归模型是20世纪80年代的一种新的回归模型，该模型放宽了Guass-Markov假设条件，从而提高模型的稳定性.Roger Koenker发布了R中专门用于处理分位回归模型的软件包quantreg.本文借助该软件包展示了分位回归模型的基本形式，参数的渐进分布性质，参数估计的几种方法，以及对“位置漂移模型”和“位置尺度漂移模型”的检验方法.作为总结，文章最后给出了一个实例展示R中处理分位回归模型的整个过程.
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