分位數回歸預測

我有興趣對我的一些模型使用分位數回歸，但想澄清一下我可以使用這種方法實現什麼。我知道我可以對 IV/DV關係進行更穩健的分析，尤其是在面對異常值和異方差時，但在我的情況下，重點是預測。

特別是我有興趣提高我的模型的擬合度，而不是求助於更複雜的非線性模型，甚至是分段線性回歸。在預測時，是否可以根據預測變量的值選擇概率最高的結果分位數？換句話說，是否可以根據預測變量的值來確定每個預測結果的分位數概率？

分位數回歸中模型的右側具有與其他回歸模型（例如 OLS）相同的結構和假設類型。與分位數回歸的主要區別在於，直接預測分佈的分位數有條件的不訴諸參數分佈操作（例如，)，並且沒有假設殘差的分佈形狀，除了假設是一個連續變量。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/22600