为了解决一类参数变系数区域分位数回归的统计推断问题，基于加权复合分位数回归的思想，提出一类参数变系数区域分位数回归模型参数的有效估计算法，并利用随机加权重抽样方法构造出有限样本下模型参数显著性检验的拒绝域。数值模拟结果表明，本文所提出的检验统计量能够有效地筛选出模型中的协变量。最后将本文方法应用于海外留学数据，分析了各个因素在不同分位数下对录取机会的影响，从而选取出对录取机会有显著影响的因素。