Simulasi Model Regresi Multinomial Dengan Metode Pendugaan Maximum Likelihood Dan Bayesian

Sidqi, KhalifaArdy (2017) Simulasi Model Regresi Multinomial Dengan Metode Pendugaan Maximum Likelihood Dan Bayesian. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Metode regresi menjadi komponen penting dalam analisis data yang bertujuan untuk menjelaskan hubungan antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel prediktor. Salah satu model regresi yang banyak digunakan adalah regresi logistik yang digunakan ketika variabel respon bersifat kategori dan variabel prediktor yang bersifat kontinyu atau kategori. Tak jarang variabel respon memiliki lebih dari 2 kategori, yang dapat dimodelkan dengan regresi logistik multinomial. Pendugaan parameter pada Regresi Logistik Multinomial dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE), namun terdapat alternatif lain dengan pendekatan Bayesian yang menggabungkan informasi awal (prior) dengan informasi dari sampel yang dalam hal ini dinyatakan dengan fungsi likelihood. Tujuan dari penelitian ini adalah membangkitkan data untuk simulasi regresi logistik multinomial, kemudian melakukan pendugaan parameter model dengan MLE dan Bayes dan membandingkan hasil pendugaan parameter dari kedua metode. Skenario simulasi pertama dilakukan dengan satu prediktor binomial, dan skenario kedua dengan dua prediktor binomial. Kedua skenario dilakukan dengan ukuran sampel 20, 50, 100 dan 200. Hasil yang dibandingkan adalah hasil pendugaan parameter, bias, bias relatif, Mean Square Error (MSE), Standard Error (SE), dan Efisiensi Relatif (ER). Diperoleh hasil pendugaan parameter, bias dan bias relatif yang lebih baik dari hasil pendugaan MLE, namun untuk ukuran sampel kecil (20) metode Bayes menghasilkan penduga yang lebih baik. Hasil MSE dan SE menunjukan metode pendugaan MLE lebih baik. Kedua metode pendugaan memberikan hasil bias, bias relatif, MSE dan SE yang semakin baik seiring bertambahnya ukuran sampel. Hasil ER menunjukan hasil pendugaan MLE relatif lebih efisien dibanding Bayes. Kata Kunci : Regresi

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	SKR/MIPA/2017/96/051700940
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:	Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited:	06 Feb 2017 10:19
Last Modified:	06 Feb 2017 10:19
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/155355

Full text not available from this repository.

Actions (login required)

View Item