通過研究協(xié)變量與響應變量條件分位數(shù)之間的關(guān)系，分位數(shù)回歸模型作為一種對經(jīng)典線性回歸模型的顯著推廣而出現(xiàn)。跟經(jīng)典的線性回歸模型相比，分位數(shù)回歸不僅能處理響應變量的位置轉(zhuǎn)移，而且能處理尺度變換。分位數(shù)回歸能穩(wěn)健地處理偏態(tài)的響應變量，也能靈活地反應協(xié)變量效應，因此它已經(jīng)在復雜數(shù)據(jù)分析中表現(xiàn)出了極大地實用性�？v向數(shù)據(jù)、高維成分數(shù)據(jù)、復發(fā)事件數(shù)據(jù)、帶有缺失類型的多類型復發(fā)事件數(shù)據(jù)和部分缺失的生存數(shù)據(jù)是五種常見的復雜數(shù)據(jù)類型。這幾類復雜數(shù)據(jù)廣泛存在于醫(yī)學、流行病學、經(jīng)濟學等領(lǐng)域。本書將介紹這幾類復雜數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型或更廣義的動態(tài)回歸模型，也將介紹這些模型對應的統(tǒng)計推斷方法、理論證明和實際應用。