where τ A ð0; 1Þ is any quantile. T

where τ A ð0; 1Þ is any quantile. The quantile βτ is the τth regression quantile. When τ
is equal to 0.5, it is median regression.
Using the point values in identifying the significance of vari- ables is also one of the
drawbacks of classical mean regression model. QR approach allows us to examine the behavior of
the response variable beyond the average of the Gaussian distribution. Therefore, QR can be used
to build prediction intervals (Mein- shausen, 2006). Investigating the behavior of the response
variable for different quantiles with respect to the independent variables may result in
different inferences in comparison with examining only the average of response variable (Benoit
and Van den Poel,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่τ A ð0 1Þ quantile ใด ๆ ได้ Quantile βτเป็นการ quantile ถดถอย τth เมื่อτ จะเท่ากับ 0.5 ก็ถดถอยเฉลี่ยใช้ค่าจุดในการระบุถึงความของมุมส่องสว่างยังเป็นหนึ่งใน ข้อเสียของคลาสสิกหมายถึง แบบจำลองถดถอย วิธี QR ให้เราได้ตรวจสอบการทำงานของ ตัวแปรตอบสนองเกินกว่าค่าเฉลี่ยของการแจกแจงของ Gaussian ดังนั้น สามารถใช้ QR สร้างช่วงทำนาย (Mein-shausen, 2006) ตรวจสอบการทำงานของการตอบสนอง ตัวแปรสำหรับ quantiles แตกต่างกันตามตัวแปรอิสระอาจทำ inferences แตกต่างเมื่อเปรียบเทียบกับการตรวจสอบเท่ากับค่าเฉลี่ยของตัวแปรตอบสนอง (เบนวา และ Van den Poel

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่τ D0; 1th เป็น quantile ใด ๆ βτ quantile เป็น quantile τthถดถอย เมื่อτ
เท่ากับ 0.5, มันเป็นถดถอยเฉลี่ย.
โดยใช้ค่าจุดในการระบุนัยมีนัยสำคัญของตัวแปรยังเป็นหนึ่งใน
ข้อเสียของรูปแบบคลาสสิกการถดถอยเฉลี่ย วิธี QR ช่วยให้เราสามารถตรวจสอบการทำงานของ
ตัวแปรตอบสนองเกินกว่าค่าเฉลี่ยของการกระจายเกาส์ ดังนั้น QR สามารถนำมาใช้
ในการสร้างช่วงเวลาที่การคาดการณ์ (Mein- shausen 2006) การตรวจสอบการทำงานของการตอบสนอง
ตัวแปร quantiles ที่แตกต่างกันเกี่ยวกับตัวแปรอิสระที่อาจส่งผลให้
การหาข้อสรุปที่แตกต่างกันในการเปรียบเทียบกับการตรวจสอบเพียงค่าเฉลี่ยของตัวแปรการตอบสนอง (เบอนัวต์
และรถบรรทุกสัตว์ Poel,

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่τเป็นð 0 ; 1 Þคือควอนไทล์ . ส่วนควอนไทล์βτเป็นτ th ถดถอยควอนไทล์ . เมื่อτเท่ากับ 0.5 เป็นค่ามัธยฐานการถดถอยใช้ค่าจุดในการถ่ายทอดโรคมะเร็งของ signi vari - บิล ยังเป็นหนึ่งในข้อด้อยของการหมายถึงคลาสสิกแบบ โดยวิธีการที่ช่วยให้เราเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของการตอบสนองตัวแปรเกินค่าเฉลี่ยของการแจกแจงแบบปกติ . ดังนั้น โดยสามารถใช้เพื่อสร้างช่วงเวลาการพยากรณ์ ( ไมน์ - shausen , 2006 ) การตรวจสอบพฤติกรรมการตอบสนองตัวแปรสำหรับ quantiles แตกต่างกันเกี่ยวกับตัวแปร อาจส่งผลในที่แตกต่างกันในการเปรียบเทียบกับการใช้เพียงค่าเฉลี่ยของตัวแปรตอบสนอง ( เบอนัวและ Van Den โพเอิล ,