matlab 无条件分位数回归

无条件分位数回归（Unconditional Quantile Regression）是一种非参数的回归方法，与传统的最小二乘法回归相比，可以更好地对数据中的尾部和异常值进行建模。

在MATLAB中，可以使用qregress函数进行无条件分位数回归分析。该函数是由Econometrics Toolbox提供的，可以估计不同分位数下的回归系数。

使用qregress函数，首先需要准备好自变量（X）和因变量（Y）的数据。X可以是一个n行k列的矩阵，表示n个样本的k个自变量；Y可以是n行1列的向量，表示n个样本的因变量。

然后，可以使用qregress函数进行回归分析。函数的输入参数包括自变量X、因变量Y和所需的分位数。分位数应以浮点数形式表示，例如0.25表示25%分位数，0.5表示中位数，0.75表示75%分位数等。函数将返回一个包含各分位数下的回归系数的矩阵。

例如，假设我们有一个包含100个样本的数据集，其中X是一个包含两个自变量的矩阵，Y是一个包含因变量的向量。我们希望估计25%和75%分位数下的回归系数，可以使用以下代码：

X = [ones(100,1) X]; % 在X矩阵前加上一列1，表示常数项
quantiles = [0.25 0.75]; % 所需的分位数
coefficients = qregress(X, Y, quantiles); % 进行分位数回归分析

coefficients矩阵将包含两行，每行对应一个分位数。每一行中的每个元素代表一个自变量的回归系数。

综上所述，MATLAB中的无条件分位数回归可以通过qregress函数实现，根据输入的自变量X、因变量Y和所需的分位数，函数将返回各分位数下的回归系数。