Mientras que una regresión tradicional predice el valor promedio esperado de una variable, la regresión cuantílica predice un percentil específico de su distribución condicional, como la mediana, o el percentil 90, permitiendo entender no solo el valor típico esperado, sino también el rango de variabilidad alrededor de él.
Por qué es especialmente útil
Es valiosa cuando interesa entender los extremos de una distribución, no solo su centro: por ejemplo, predecir el percentil 95 del tiempo de entrega de un pedido da información sobre el peor escenario razonable, algo que una predicción del promedio por sí sola no puede comunicar.