与@Arne Jonas Warnke 的答案不同，我认为没有必要将注意力限制在非线性分位数回归的非参数估计器上。

只需使用参数向量的任何形式的非线性函数$\beta$，即$f(\beta)$, 你有$X\beta$在https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile_regression#Conditional_quantile_and_quantile_regression。当然，如果$f(\beta)$是参数向量的非线性函数$\beta$，分位数回归问题将不是线性规划问题，但仍然可以使用适当的非线性优化求解器来解决。

是的，当然，分位数回归有非参数估计器，例如参见Horrowitz 和 Lee (2004)。

但我认为线性一词的含义可能有些混淆。在 CrossValidated 上查看这个不错的答案。博文中的模型确实是可加的和线性的。