Régression quantile

Régression quantile

La Régression quantile est un type de régression utilisée en statistiques. Alors que la méthode des moindres carrés fournit une estimation de la moyenne conditionnelle de la variable réponse étant donné certaines valeurs des variables prédictives, la régression quantile donne par approximation soit la médiane soit les autres quantiles de la variable réponse[1].

In linear regression, the regression coefficient represents the change in the response variable produced by a one unit change in the predictor variable associated with that coefficient. The quantile regression parameter estimates the change in a specified quantile of the response variable produced by a one unit change in the predictor variable.

Dans la régression linéaire le coefficient de régression représente le changement opéré dans la variable réponse produit par une unité de changement dans la variable prédictive associée à ce coefficient. Le paramètre de régression quantile procure une estimation du changement dans un quantile spécifique de la variable réponse produit pas une unité de changement de la variable prédictive[2].


Sommaire

Notes et références

Notes

(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article en anglais intitulé « Quantile regression » (voir la liste des auteurs)


Références

  1. [PDF]Pauline Givord, « Régression de quantiles », 2008. Consulté le 29 octobre 2011
  2. [PDF](en)Cornell Statistical Consulting Unit, « « StatNews #70: Quantile Regression » », 2007. Consulté le 29 octobre 2011

Voir aussi

Bibliographie

Articles connexes

Liens externes


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