Perbandingan Metode Robust Generalized-M Schweppe One-Step Estimator (Gm-S1s) Dan Metode Robust M-Estimator Untuk Menangani Pencilan Pada Regresi Linier Berganda

Prasetyo, Teguh (2013) Perbandingan Metode Robust Generalized-M Schweppe One-Step Estimator (Gm-S1s) Dan Metode Robust M-Estimator Untuk Menangani Pencilan Pada Regresi Linier Berganda. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Metode Kuadrat Terkecil membutuhkan asumsi yang harus dipenuhi untuk menghasilkan penduga yang bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator); salah satu asumsi adalah sisaan menyebar normal. Keberadaan pencilan dapat menyebabkan asumsi kenormalan sisaan menjadi tidak terpenuhi. Metode Penduga-M banyak digunakan untuk mengatasi pengaruh pencilan, tetapi memiliki nilai breakdown rendah. Metode Robust Generalized-M Schweppe One-Step Estimator (GM-S1S) atau dikenal dengan Metode Reweighted Least Trimmed Square (RLTS), merupakan pengembangan metode Penduga-M. Penelitian ini bertujuan membandingkan hasil analisis metode Penduga-GM S1S, Penduga MKT dan Penduga-M untuk memilih metode pendugaan terbaik. Data yang digunakan mengandung pencilan sebesar 1.72%, 3.33%, 6.45% dan 8.57%. Berdasarkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) disimpulkan metode Penduga-M dan Penduga-GM S1S lebih baik dibanding Penduga-MKT. Selain itu, dari nilai Akaike’s Information Criterion Robust (AICR) disimpulkan metode Penduga- GM S1S lebih baik dibanding Penduga-M. Semakin besar persentase pencilan, selisih nilai AICR antara metode Penduga-GM S1S dengan Penduga-M juga semakin besar.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/MIPA/2013/187/051307167
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika
Depositing User: Hasbi
Date Deposited: 28 Aug 2013 15:21
Last Modified: 25 Oct 2021 02:10
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/153446
[thumbnail of Skripsi_Teguh_Prasetyo_Prodi_Statistika_(0910950070).pdf]
Preview
Text
Skripsi_Teguh_Prasetyo_Prodi_Statistika_(0910950070).pdf

Download (6MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item