Alfianur, Faya (2011) Pemodelan regresi tobit bivariat pada data tersensor : studi kasus pada Pengeluaran Rumah Tangga Untuk Konsumsi Ikan Segar dan Susu. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pada penelitian bidang sosial dan ekonomi, banyak ditemukan struktur data tersensor. Data tersensor pada umumnya membentuk struktur data dimana peubah respon bernilai nol untuk sebagian pengamatan, sedangkan sebagian pengamatan lainnya dengan nilai yang bervariasi. Salah satu metode yang digunakan untuk melihat hubungan antara peubah respon tersensor dengan peubah prediktor adalah regresi tobit. Pendugaan parameter dengan OLS adalah bias untuk data tersensor, karenanya digunakan model regresi tobit untuk data tersensor dengan penduga Maximum Likelihood Estimation (MLE). Tujuan penelitian ini adalah membandingkan regresi tobit bivariat pada data asli dan data transformasi. Analisis data dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pengeluaran rumah tangga untuk konsumsi ikan segar dan susu. Data yang digunakan adalah data hasil SUSENAS provinsi Jawa Timur tahun 2007. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap pengeluaran ikan segar dan susu baik di daerah perkotaan maupun pedesaan adalah jumlah ART (X1), pendapatan (X2), persentase ART yang bekerja (X3), dan persentase pengeluaran makanan (X5). Hasil analisis menunjukkan bahwa regresi tobit bivariat pada data transformasi lebih baik daripada regresi tobit bivariat pada data asli. Hal ini dapat dilihat dari nilai AIC dan SBC data transformasi yang lebih kecil daripada data asli.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2011/153/051102790 |
| 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: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 09 Aug 2011 09:49 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 07:29 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152607 |
Preview |
Text
051102790.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |