HANDBOOK OF QUANTILE REGRESSION

Desde su introducción en la década de 1970 por Koenker y Bassett, la regresión por cuantiles se ha extendido gradualmente a una amplia variedad de configuraciones analíticas de datos, incluyendo series de tiempo, análisis de supervivencia y datos longitudinales. Al centrar la atención en los cortes locales de la distribución condicional de las variables de respuesta, es capaz de proporcionar una vista más completa y matizada de los efectos covariados heterogéneos. Las aplicaciones de la regresión por cuantiles ahora se pueden encontrar en todas las ciencias, incluyendo astrofísica, química, ecología, economía, finanzas, genómica, medicina y meteorología. El software para la regresión por cuantiles ahora está ampliamente disponible en todos los principales entornos de computación estadística.
El objetivo de este volumen es proporcionar una revisión exhaustiva de los desarrollos recientes de la metodología de regresión por cuantiles que ilustra su aplicabilidad en una amplia gama de entornos científicos.