ZakhiyahSholikhah (2008) Perbandingan Metode Transformasi Box-Cox pada Peubah Respon dan Generalized Linier Models (GLM) untuk mengatasi Ketidaknormalan Sisaan. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Metode transformasi Box-Cox pada peubah respon dan metode Generalized Linier Models (GLM) merupakan dua dari beberapa metode statistika yang dapat menormalkan sisaan regresi. Ketidaknormalan sisaan regresi dapat disebabkan karena distribusi peubah respon tidak normal. Pada penelitian ini ingin diketahui apakah kemencengan distribusi peubah respon berpengaruh terhadap kemencengan sisaan semula dan sejauh mana metode GLM mampu mengatasi ketidaknormalan sisaan pada regresi linier sederhana jika dibandingkan dengan metode transformasi Box-Cox pada peubah respon. Selain itu ingin diketahui apakah ada hubungan antara nilai koefisien kemencengan peubah respon dan nilai koefisien kemencengan sisaan semula dengan kemampuan kedua metode dalam menormalkan sisaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari beberapa penelitian dengan peubah respon berdistribusi Gamma atau Eksponensial. Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa kemencengan distribusi peubah respon mempengaruhi kemencengan sisaan semula. Selain itu metode transformasi Box-Cox pada peubah respon 69.7% lebih baik dalam mengatasi ketidaknormalan sisaan jika dibandingkan dengan metode GLM dan nilai koefisien kemencengan distribusi peubah respon dan nilai koefisien kemencengan sisaan semula tidak mempengaruhi kemampuan kedua metode dalam mengatasi ketidaknormalan sisaan.
English Abstract
Box-Cox transformation method on respons variable and Generalized Linier Models (GLM) are the two of some statistics methods that able to normalize the regression residue. The non normal regression residue is may caused by non normal respons variable distribution. The objective of this research are to know how is the skewness of respons variable distribution affected the skewness of the early residue and how GLM method is able to solve the non normal residue on the simple linier regression compared with Box-Cox transformation method on respons variable. Besides this research tries to find out if there is any relation between skewness coefficient value of respons variable distribution and skewness coefficient value of the early residue with the ability of the two methods normalize residue. The data being used this research is the secondary data that the researcher get from some researchs with respons variable distribution of Gamma or Exponential. From the results of analysis, the researcher concludes that the skewness distribution respons variable affects the skewness of early residue. In which Box-Cox transformation method on respons variable as much as 69.7% solve the non normal residue better than GLM method and skewness coefficient value of respons variable and skewness coefficient value do not affect the ability of those two methods to solve non normal residue.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2008/78/050800582 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 19 Mar 2008 09:07 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 05:59 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152027 |
Preview |
Text
050800582.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |