分量回归

分量回归(英语:Quantile regression)是回归分析的方法之一,主要是将所搜集数据分为多个分量(Quantile),再以不同分量推论自变量与依变量的关联性。 最早由Roger Koenker和Gilbert Bassett于1978年提出所提出,相较于传统回归分析以中央趋势作推论,分量回归可以进一步推论尾端的行为,分量回归属于无母数统计方法之一。
单词 | Quantile regression |
释义 |
Quantile regression
中文百科
分量回归![]() 分量回归(英语:Quantile regression)是回归分析的方法之一,主要是将所搜集数据分为多个分量(Quantile),再以不同分量推论自变量与依变量的关联性。 最早由Roger Koenker和Gilbert Bassett于1978年提出所提出,相较于传统回归分析以中央趋势作推论,分量回归可以进一步推论尾端的行为,分量回归属于无母数统计方法之一。
英语百科
Quantile regression 分量回归![]() Quantile regression is a type of regression analysis used in statistics and econometrics. Whereas the method of least squares results in estimates that approximate the conditional mean of the response variable given certain values of the predictor variables, quantile regression aims at estimating either the conditional median or other quantiles of the response variable. |
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