Descripción: La regresión cuantil es un enfoque estadístico que permite estimar los cuantiles condicionales de una variable de respuesta en función de una o más variables explicativas. A diferencia de la regresión lineal tradicional, que se centra en la media de la variable dependiente, la regresión cuantil proporciona una visión más completa de la relación entre variables al analizar diferentes puntos de la distribución de la variable de respuesta. Esto es especialmente útil en situaciones donde los efectos de las variables explicativas pueden variar en diferentes niveles de la variable dependiente. Por ejemplo, en el análisis de ingresos, la regresión cuantil puede revelar cómo diferentes factores afectan a los ingresos de manera distinta en los percentiles más bajos en comparación con los más altos. Esta técnica es robusta frente a la heterocedasticidad y permite una interpretación más rica de los datos, lo que la convierte en una herramienta valiosa en la ciencia de datos y la estadística aplicada. Además, su capacidad para modelar relaciones no lineales y su flexibilidad en la especificación del modelo la hacen adecuada para una amplia gama de aplicaciones, desde la economía hasta la biología y la ingeniería.
Historia: La regresión cuantil fue introducida por Roger Koenker y Gilbert Bassett en 1978, en un artículo que proponía un método para estimar los cuantiles de una distribución condicional. Desde entonces, ha evolucionado y se ha integrado en diversas áreas de investigación, especialmente en econometría y análisis de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas extensiones y métodos computacionales que han facilitado su aplicación en contextos más complejos.
Usos: La regresión cuantil se utiliza en diversas disciplinas, incluyendo economía, medicina y ciencias sociales, para analizar cómo diferentes factores afectan a una variable de interés en diferentes niveles. Es particularmente útil en estudios donde la distribución de la variable dependiente es asimétrica o presenta heterocedasticidad. También se aplica en la evaluación de políticas públicas, donde se busca entender el impacto de ciertas intervenciones en distintos grupos de la población.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de regresión cuantil es su uso en el análisis de salarios, donde se puede investigar cómo la educación y la experiencia laboral afectan los salarios en diferentes percentiles, revelando que estos factores pueden tener un impacto más significativo en los salarios más altos que en los más bajos. Otro ejemplo es en estudios de salud, donde se puede analizar cómo el índice de masa corporal (IMC) afecta la presión arterial en diferentes niveles de IMC, proporcionando información valiosa para intervenciones específicas.
