Aristien, AmeliaWulansari (2011) Perbandingan Kepekaan Uji Goldfeld-Quandt, White dan Breusch-Pagan untuk Mendeteksi Heteroskedastisitas pada Regresi Linier Berganda. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Regresi Linier Berganda merupakan hubungan antara peubah respon (Y) dengan beberapa peubah penjelas (X). Dalam regresi linear berganda, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah variansi galat konstan atau homoskedastisitas agar taksiran parameter dalam model regresi linear berganda memenuhi sifat BLUE (Best, Linear, Unbiased, dan Estimator). Dalam praktik, penyimpangan terhadap asumsi tersebut sering terjadi, yang berarti ragam galat tidak konstan atau heteroskedastisitas. Hal ini menyebabkan penerapan analisis regresi linier dengan Metode Kuadrat Terkecil dapat memberikan informasi yang kurang valid yaitu dimungkinkannya terjadi kesalahan pengambilan keputusan. Oleh karena itu diperlukan metode untuk mendeteksi pelanggaran asumsi tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari dan membandingkan kepekaan uji antara metode Goldfeld Quandt, White dan Breusch Pagan untuk mendeteksi kehomogenan ragam galat. Data yang digunakan adalah data sekunder yang mengandung heteroskedastisitas dengan asumsi lain dalam regresi linier berganda sudah terpenuhi. Dari data yang digunakan dalam penelitian ini, p-value yang didapatkan, untuk data 1 metode yang lebih peka adalah Goldfeld Quandt, sedangkan untuk data 2 metode yang lebih peka adalah Breusch Pagan.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Identification Number: | SKR/MIPA/2011/310/051103682 |
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: | 26 Oct 2011 09:54 |
Last Modified: | 22 Oct 2021 07:46 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152764 |
Preview |
Text
051103682.pdf Download (6MB) | Preview |
Actions (login required)
![]() |
View Item |