1、估计系数：分位数回归估计了每个分位数下的系数。这意味着分位数提供了所有分位数下的回归模型，而不仅仅是均值回归。2、稳健性：分位数回归比普通最小二乘回归更稳健。当数据存在尖峰或厚尾分布、异方差等情况时，最小二乘法估计不再具有优良性，而分位数回归能够捕捉分布的尾部特征，因此更加全面地描述分布的特征。