Penggunaan metode Regresi Kuantil Median untuk mengatasi heteroskedastisitas pada Regresi Non Linier: Studi kasus pada data nilai harpan hidup terhadap biaya perawatan medis

مستخلص البحث

لانحدار غير الخطي هو علاقة تبعية بين واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة على المتغير التابع. تحتوي وظيفة الانحدار على معلمات غير معروفة. الانحدار غير الخطي الذي يحتوي على عنصر تغاير المرونة له تباين خطأ مختلف أو غير متطابق. من ناحية أخرى ، إذا كان للانحدار تباينًا متطابقًا أو متماثلًا ، فإنه يطلق عليه homoscedasticity لاكتشاف ما إذا كان هناك عدم تغاير المرونة ، يمكنك استخدام اختبار Park. يوفر الانحدار الكمي المتوسط مقدرًا لنموذج خطي للمتغير التابع الذي تم الحصول عليه عن طريق تقليل قيمة دالة الخسارة غير المتماثلة عن طريق تقليل القيمة المتوقعة. بهذه الطريقة سيكون من الأسهل التغلب على عدم التجانس باستخدام طريقة الانحدار الكمي المتوسط.

ABSTRACT

Non-linear regression is a dependent relationship between one or more independent variables on the dependent variable. The regression function contains unknown parameters. Non-linear regression which has an element of heteroscedasticity has a different or non-identical error variance. On the other hand, if the regression has identical or the same variance, it is called homoscedasticity. To detect whether there is heteroscedasticity, you can use the Park test. Median quantile regression provides an estimator of a linear model for the dependent variable obtained by minimizing the asymmetric loss function value by minimizing the expected value. That way it will be easier to overcome heteroscedasticity using the median quantile regression method.

ABSTRAK

Regresi Non linier merupakan hubungan ketergantungan antara satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel terikat. Fungsi regresi memuat parameter- parameter yang tidak diketahui. Regresi non linier yang memiliki unsur heteroskedastisitas memiliki nilai varians error yang berbeda atau tidak identik. Namun sebaliknya jika regresi tersebut memiliki nilai varians yang identik atau sama maka disebut homoskedastisitas. Untuk mendeteksi apakah terdapat heteroskedastisitas dapat menggunakan uji park. Regresi kuantil median memberikan estimator dari suatu model linier terhadap variabel tak bebas diperoleh dengan meminimumkan nilai loss function yang tidak simetris dengan meminimumkan nilai harapan. Dengan begitu akan lebih mudah untuk mengatasi heteroskedastisitas dengan menggunakan metode regresi kuantil median.