向非统计学家解释分位数回归

我最近向心理学杂志提交了一篇论文，其中我使用了分位数回归。尽管我以为我已经对分位数回归进行了清晰的阐述，但审阅者要求对分位数回归技术仅熟悉标准OLS回归进行更好的解释。

那么，在经验论文中，向非统计学家解释分位数回归的最佳方法是什么？

quantile-regression teaching

— 约翰尼斯
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我认为您需要解释为什么选择分位数回归而不是最小二乘回归。残差是否不是使用最小二乘回归法正态分布的？

— 格伦2012年

我们出于理论原因选择分位数回归。具体来说，我们对因变量的整个分布感兴趣。

— 约翰内斯

@Johannes，您可能会发现这很有用，并引用了一些文献。同样，Glen非正态残差也没有理由排除使用OLS。例如，请参见此处。

— 2012年

我要说的是，如果残差明显偏离正常最小二乘法，则由于其对异常值的敏感性可能不是一个好的估计方法。因此，需要一种强大的OLS替代方案。

— Michael R. Chernick

这是出版于2014年的出色介绍，《发展科学研究中的分位数回归》，Child Dev 85：861-881。

— N Brouwer

Answers:

我会考虑强调动机，而不是技术性（仅提供参考）。尤其是：

单独恢复整个（条件）分布并不能证明分位数回归是合理的，因为在正态性假设下，均值和方差足以恢复整个分布。任何其他参数误差分布也是如此。

— 约翰·罗斯
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我不知道您的“均值和方差足以恢复整个分布”。假设我的因变量是BMI，并且我想对分布的末尾的个体进行推断，那么我该如何准确地使用普通回归方法？

— Davide

尝试通过审阅者/听众对简单统计的理解来建立直观性。

为什么要用中位数代替均值来衡量集中趋势？如果您能传达这一点，其余的应该遵循。

— 沙克
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