删失分位回归预测法（censored quantile regression prediction），管理学-管理科学与工程-预测理论与方法-相关分析预测法-线性回归预测模型-删失分位回归预测法，一种处理删失响应变量的分位点回归建模方法。在线性回归中，当响应变量受限时，基于均值回归的最小二乘估计将不再可用。而分位数回归，对响应变量的条件分位数直接进行建模，在评价协变量对响应变量的影响方面提供了更大的灵活性，得到的结果也更加容易解释；而且，分位数回归允许协变量变化时响应变量的分布有不同的尾部，因而更容易抓住样本数据的非齐次性。J.L.鲍威尔（J.L.Powell）首次提出删失分位点回归估计，之后其理论方法得到迅速发展，删失分位点回归的各种扩展也应运而生，例如Ying等得到了右删失线性模型的中位数估计；B.奥诺雷（B.Honoré）等将其扩展到随机删失的情形，并提出了处理随机删失的半参中位数回归模型；S.波特努瓦（S.Portnoy）提出了处理随机删失的分位回归估计；后有学者基于复合分位数方法研究了响应变量右删失的线性模型。删失数据广泛存在于多种领域，如生物学、社会学及经济金融领域。