r语言中位数回归模型

R语言中位数回归模型是一种非参数回归方法，它可以用于解决数据中存在异常值或者噪声的回归问题。该方法不依赖于数据分布的假设，相比于传统的线性回归模型，更加健壮。

R语言中，可以使用“quantreg”包中的“rq”函数来实现中位数回归模型的拟合。该函数的用法如下：

library(quantreg)

# 构造数据
x <- rnorm(100)
y <- x + rnorm(100)

# 中位数回归模型拟合
fit <- rq(y ~ x, tau = 0.5)

# 模型预测
pred <- predict(fit, newdata = data.frame(x = seq(-3, 3, by = 0.1)))
plot(x, y)
lines(seq(-3, 3, by = 0.1), pred, col = "red")

其中，rq函数的第一个参数是回归模型的公式，第二个参数是tau，表示中位数回归模型的分位数。在上述代码中，我们设置tau为0.5，表示拟合中位数回归模型。拟合完成后，使用predict函数进行预测，并将结果可视化。