يستخدم تحليل الانحدار لوصف وتحديد العلاقة بين متغير معتمد ومجموعة من المتغيرات المستقلة. وفي كثير من الاحيان يكون عدد المتغيرات المستقلة كبير جدا وهذا يؤدي الى عدم استقرار وعدم دقة تنبؤ النموذج المقدر الذي يستخدم لوصف العلاقة بين المتغير المعتمد ومجموعة المتغيرات المستقلة. لذلك اهتم علماء الاحصاء حديثا بتحديد المتغيرات المستقلة المؤثرة فعلا في الانحدار.
يقدم هذا البحث طريقة جديدة تستخدم لاختيار المتغيرات المؤثرة في الانحدار القسيمي Quantile regression بحيث يؤدي الى بناء نموذج مستقر يصف العلاقة بين المتغير المعتمد ومجموعة المتغيرات الفعالة وله قدره عالية في التنبؤ بالمستقبل. وبالتالي يفتح هذا البحث باب جديد للبحث العلمي الاصيل. وقد طبقت الطريقة المقترحة على بيانات محاكاة وبيانات حقيقية وقد اثبتت الطريقة المقترحة كفائتها وفعاليتها في بناء نموذج انحدار قسيمي يعتمد على عدد قليل من المتغيرات المستقلة بدلا من استخدام الاف المتغيرات المستقلة.
يمكن استخدام الطريقة المقترحة في المجالات الطبية والاقتصادية والاجتماعية والانسانية وغيرها. وقد استخدمت الطريقة المقترحة من قبل عدد من الباحثين و تم الاستشهاد بها في بحوث امباكت فاكتر تصنيف ثومسون رويترز. الطريقة الجديدة يمكن تطويرها وتوسيعها الى نماذج اخرى من الانحدار. ولغرض تسهيل استخدام الطريقة المقترحة من قبل الباحثين تم برمجتها ونشر برنامجها كحزمة احصائية ضمن لغة R وهي متاحة الان للاستخدام وعلى رابط لغة R الاتي: https://cran.r-project.org/web/packages/Brq/index.html