【摘 要】
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采用数据模拟方法分析分位数回归(QR)和最小二乘回归(OLSR)之间的异同。结果表明:QR可以克服OLSR强假设、易受极端值影响、只能描述总体的平均信息等不足,充分揭示条件分布函
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采用数据模拟方法分析分位数回归(QR)和最小二乘回归(OLSR)之间的异同。结果表明:QR可以克服OLSR强假设、易受极端值影响、只能描述总体的平均信息等不足,充分揭示条件分布函数各点的局部信息,提高考试研究的针对性。尤其在随机误差项方差不恒定时,分位数回归的优势较最小二乘回归更为明显,它能挖掘考试数据中更多更有用的信息。
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