“分位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法。从最小二乘法可以看出，传统回归中最小化残差的平方极易受极端值的影响，而且属于均值回归，这种方法不能得到不同分布下的数据关系
导入程序包与数据
分位数回归不考虑同方差、正态分布的假设，具有异常点抗耐性、捕捉分布尾部特征等特点，回归结果更加稳健。这里以R里面分位数回归程序包（quantreg）自带的数据barro为例，来展示R语言如何进行分位数回归的操作。
library(quantreg)data(barro)
library(quantreg)就是导入分位数回归的程序包，data(barro)是该程序包自带的数据，它是Barro 和 Lee，1994研究使用的数据，主要是161个国家的经济增长、人均GDP、滞后5年的投资占GDP比重、滞后5年的政府开支(国防和教育)占GDP比重、黑市外汇升水(对数形式)等，部分数据展示如下：
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数据处理与变量选择
对barro数据进行描述性统计，并选取因变量y与自变量x。
##描述性统计summary(barro)##选取变量作为y、xy <- barro$y.netx<- cbind(barro$lgdp2,
