1978年，Koneker和Bassett首次提出了分位回归方法，该方法可以看成是条件均值模型中最小二乘估计到条件分位函数估计的推广。由于分位回归具有很多优点，近年来它逐渐成了线性和非线性响应模型综合性的统计分析方法。　　 分位回归方法虽然应用广泛，但是很少有研究者将该方法用来做统计预测。而且该方法应用在直销领域几乎没人做过。本文尝试将分位回归方法应用到直销领域，并用该方法来预测直销公司的利润，最后利用“十分位分析法”对预测结果进行评价。　　 本文所使用的数据是一家美国直销公司的数据。首先，我们利用一般线性回归方法对该数据进行统计建模，并根据得到的模型对公司的利润进行预测，接着利用十分位分析法对预测的结果进行打分；其次，我们对分位回归方法得到的模型进行与第一步类似的操作；最后，将一般线性回归方法和分位回归方法的打分结果进行比较，发现利用分位回归方法建立的模型特别是高分位点对应的模型，其预测效果要比一般线性回归方法好很多。