線性分位數(shù)回歸模型及其應(yīng)用.pdf

1、在實(shí)際問(wèn)題研究中，人們感興趣的是研究預(yù)測(cè)變量的改變對(duì)響應(yīng)變量的影響。線性回歸模型是解決這類(lèi)問(wèn)題的方法之一，常用最小二乘法或最小一乘法來(lái)估計(jì)未知參數(shù)。盡管預(yù)測(cè)方程能夠刻畫(huà)分布的平均位置，但它們卻不能刻畫(huà)分布的尾部特征。它的主要缺陷是對(duì)誤差分布的要求很?chē)?yán)格。1978年Koenker和Bassett提出了分位數(shù)回歸理論，它可以估計(jì)條件分布的分位數(shù)函數(shù)，用不同分位點(diǎn)處的估計(jì)函數(shù)來(lái)刻畫(huà)條件分布在不同位置的特征，從而得到關(guān)于條件分布的完整描述。分位

2、數(shù)回歸對(duì)隨機(jī)誤差的分布不做任何要求，當(dāng)分布不對(duì)稱(chēng)，厚尾，或者刪失時(shí)，這種分析法尤其有效。因此與經(jīng)典的最小二乘回歸相比，分位數(shù)回歸在應(yīng)用上具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。
　　 論文首先介紹了線性分位數(shù)回歸的基本理論，推導(dǎo)了相關(guān)的計(jì)算過(guò)程，為線性分位數(shù)回歸在實(shí)際中的應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)。其次應(yīng)用線性分位數(shù)回歸理論，給出了風(fēng)力發(fā)電的預(yù)測(cè)模型，艾滋病的最優(yōu)治療方案以及近幾年某市高校的招生人數(shù)預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，分位數(shù)回歸比經(jīng)典的最小二乘回歸能夠提供更多的信