Stata分位数回归I：理解边际效应和条件边际效应

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1. 简介
2. 从线性回归模型开始
3. 三种边际效应解释
- 3.1 个体效应——对 “我” 来说
- 3.2 条件效应——对 “像我这样的人” 来说
- 3.3 无条件效应——对 “所有的人” 来说
4. 总结
5. 相关推文

1. 简介

分位数回归 (Quantile regression，QR) 是回归分析的方法之一，最早由 Roger Koenker 和 Gilbert Bassett 于 1978 年提出。自其出现以来，已经发展出了大量细分模型和估计方法。

今天，我们将集中于三种分位数回归模型：条件分位数回归 (Koenker 和 Bassett，1978)，无条件分位数回归 (Firpo Fortin 和 Lemieux，2009)，以及分位数处理效应 (Firpo，2007)，它们之间的区别和解释常常让人混淆。

那么，它们之间的区别是什么？什么导致了这些区别呢？

正如分位数回归模型主要测量因变量的分布那样，以上三种模型的区别也主要与我们对因变量的测量类型有关。接下来，我们将在线性回归模型的基础上，区分个体边际效应、条件边际效应以及无条件边际效应，以帮助我们更好地理解 QR 模型的含义。

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