<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Social Welfare</title>
<title_fa>رفاه اجتماعی</title_fa>
<short_title>refahj</short_title>
<subject></subject>
<web_url>http://refahj.uswr.ac.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>18</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>agent2</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>1735-8191</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>1735-8191</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.29252/refahj</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science></journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1383</year>
	<month>10</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2005</year>
	<month>1</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>4</volume>
<number>15</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>کاربرد رگرسیون چندک در شناسایی شکل توزیع رفاه مورد انتظار جوانان</title_fa>
	<title>The Application of the Quantile Regression in Finding the Distribution of Expected Welfare</title>
	<subject_fa>رفاه اجتماعی</subject_fa>
	<subject></subject>
	<content_type_fa>اصیل </content_type_fa>
	<content_type>orginal</content_type>
	<abstract_fa>&lt;p&gt;هدف اصلی این مقاله، آشنا کردن خواننده با کاربرد رگرسیون چندک در تحلیل داده‌هاست. رگرسیون چندک، رابطه چندک دلخواهی از توزیع متغیر وابسته را با متغیرهای تشریحی از طریق مدل آماری تبیین می‌کند. در این مقاله، مدل رگرسیون چندک معرفی و به شیوه برآورد پارامترها اشاره می‌شود؛ به قابلیت شناسایی شکل توزیع که مدل رگرسیون معمولی (میانگین شرطی) آن را دارا نیست، تأکید می‌شود؛ در پایان با یک مثال عددی از داده‌های رفاه که در آن براساس یک نمونه تصادفی 684 نفر از جوانان 18 تا 29 سال تهرانی انتخاب شده است، تلاش شده است کاربرد رگرسیون چندک برای رفاه تشریح شود و رابطه رفاه مطلوب جوانان (متغیر وابسته مدل) با تعداد سال‌های تحصیل آنان (متغیر تشریحی مدل) تحت بررسی قرار گیرد.&lt;/p&gt;
</abstract_fa>
	<abstract>&lt;p&gt;The purpose of this paper is to introduce the applications of quantile regression in date analysis. The quantile regression shows the relationship between an arbitrary quantile of a response variable and some explanatory variables through a statistical model. In this paper, we define the model consider estimation method of its parameters. We also emphasize on how distribution shape of the response variable can be obtained by fitting different quantile regressions. Finally, welfare data are used to present the applications. These data are based on a sample of size 684 taken from 18 to 29 Y/O people in Tehran. Our findings show a positive relationship between expected welfare as the response variable and education statues as the explanatory variable.&lt;/p&gt;
</abstract>
	<keyword_fa>برآورد حداقل مربعات, حداقل قدر مطلق انحرافات, رگرسیون چندک, رفاه,</keyword_fa>
	<keyword>Distribution, Quantile Regression, Welfare</keyword>
	<start_page>43</start_page>
	<end_page>56</end_page>
	<web_url>http://refahj.uswr.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-203&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Mohammad</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Bameni Moghadam</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>محمد</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>بامنی مقدم</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>bamenimoghadam@atu.ac.ir</email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Alireza</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Khoshgooyan Fard</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>علیرضا</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>خوش‌گویان فرد</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code></code>
	<orcid></orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
