Perbandingan Spatial Error Model Dan Spatial Lag Model Pada Pemodelan Regresi Spasial Dengan Pendekatan Bootstrap

Hidayat, Ashrul (2014) Perbandingan Spatial Error Model Dan Spatial Lag Model Pada Pemodelan Regresi Spasial Dengan Pendekatan Bootstrap. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Regresi Spasial merupakan pengembangan dari regresi klasik. Pada regresi spasial terdapat pengaruh lokasi antar wilayah. Pemodelan regresi Spasial dapat digunakan untuk menghasilkan penduga yang lebih baik dibandingkan regresi klasik. Ukuran sampel sangat berpengaruh dalam pemodelan statistika. Ukuran sampel yang kecil akan menghasilkan estimator yang konsisten tetapi mengandung bias. Metode resampling Bootstrap merupakan salah satu cara dalam mengatasi masalah sampel yang kecil. Perbandingan Bootstrap Spatial Error Model dan Bootstrap Spatial Lag Model pada kasus kemiskinan di Jawa Timur dengan melihat nilai AIC menunjukkan bahwa model Bootstrap Spatial Lag Model mengahasilkan estimasi yang lebih sesuai dalam memodelkan kemiskinan di Jawa Timur dibandingan Bootstrap Spatial Error Model dengan faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan adalah angka buta huruf, tingkat pengangguran terbuka, rumah tangga dengan air bersih dan pekerja sektor informal.

English Abstract

Spatial Regression is a development of classical regression. in the spatial regression, there is an influence at interregional location. spatial regression modeling can be used to product better estimators than classical regression. a sample size highly influences in statistical modeling. a small sample size will product a consistant estimators, but it has a refraction. Bootstrap Resampling Method is one of ways that is used to handle problems for small samples. the comparison between Spatial Error Model and Spatial Lag Model in case of East Javas poverty by seeing AIC value shows that bootstrap Spatial Lag Model model products a more appropriate estimationof modeling poverty in East Java better than Bootstrap Spatial Error Model, with influencing factors to poverty are illiterate number, unemployment rate, households with clean water, and informal sector workers.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/MIPA/2014/187/051403844
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 14 Jul 2014 11:54
Last Modified: 21 Oct 2021 03:45
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/153805
[thumbnail of SKRIPSI.pdf]
Preview
Text
SKRIPSI.pdf

Download (4MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item