就如David Cox: “There are no routine statistical questions, only questionable statistical routines”所说， 统计分析应以问题为导向。一般线性回归我们是用来近似估计应变量的均值，当我们的兴趣点不是均值受什么影响，而是应变量的中位数或分位数受什么影响时，采用分位数回归可以估计应变量的中位数或各分位数。对应变量为偏峰、双峰甚至多峰分布时，采用分位数回归拟合模型要更为稳健。

举个例子，当我们进行性行为传播疾病方面研究时，我们会记录一定时间内研究对象的性伴数，我们可能对哪些因素会导致多性伴更感兴趣，因为这是引起性病传播的重要因素。这时便可采用分位数回归了。

R实现分位数回归可调用Roger Koenker's quantreg package

Stata 可用qreg命令