Mahmudha, Awaliyah (2020) Selang Kepercayaan Bootstrap Dan Peluang Cakupan Penduga Parameter Koefisien Regresi Menggunakan Metode Trimmed Elemental Estimation (Tee) Pada Data Yang Memuat Pencilan. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Analisis regresi berganda merupakan suatu metode analisis untuk menggambarkan hubungan satu peubah respon dan lebih dari satu peubah prediktor. Metode penduga parameter regresi berganda yang sering digunakan yaitu Ordinary Least Square (OLS) . Metode OLS termasuk metode analisis regresi yang sangat peka terhadap pencilan . Ketika pada suatu data amatan terdapat p encilan, maka metode OLS tidak dapat digunakan sehingga dibutuhkan metode analisis yang kekar terhadap pencilan, salah satunya yaitu metode Trimmed Elemental Estimation (TEE). Metode TEE merupakan metode penduga regresi dengan menggunakan amatan yang dipilih berdasarkan nilai jumlah galat mutlak paling minimum. Menggunakan metode TEE dapat dihitung selang kepercayaan bootstrap bias-corrected acceleration (BCa) pada data regresi. Selang kepercayaan bootstrap BCa merupakan metode penduga selang bootstrap dengan mempertimbangkan nilai bias terkoreksi dan nilai akselerasi. Berdasarkan selang tersebut dapat dihitung nilai peluang cakupan. Peluang cakupan pada selang kepercayaan bootstrap dapat diartikan sebagai besar peluang dari penduga selang dapat menerima penduga titik hasil resampling bootstrap . Pada penelitian ini digunakan data simulasi dengan satu peubah respon dan tiga peubah prediktor yang memuat pencilan dan akan diduga parameter regresi dengan selang kepercayaan bootstrap BCa dan peluang cakupannya menggunakan metode TEE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode TEE(0,25) menghasilkan penduga parameter yang paling baik dengan selang kepercayaan bootstrap BCa memberikan hasil penduga selang yang cukup baik dengan nilai peluang cakupan di atas 87 % pada ukuran B sebesar 500 dan 1000.
English Abstract
Multiple regression analysis is an analytical method to describe the relationship of one response variable and more than one predictor variable. The method for estimating multiple regression parameters that is often used is Ordinary Least Square (OLS). OLS method including regression analysis method which is very sensitive to outliers. When there is outliest data on observations, the OLS method cannot be used so a strong analysis of outliers is needed, one of which is the Trimmed Elemental Estimation (TEE) method. The TEE method is a regression estimator method using observations selected based on the minimum absolute number of errors. Using the TEE method, it can be calculated the confidence interval of bootstrap bias -corrected acceleration (BCa) in the regression data. BCa bootstrap confidence interval is a method of estimating the bootstrap interval by considering the corrected bias value and the acceleration value. Based on this interval, the coverage probabilities value can be calculated. Coverage probabilities on the bootstrap confidence interval can be interpreted as a great chance that the hose estimator can accept the bootstrap resampling point estimator. This study uses simulation data with one response variable and three predictor variables that contain outliers and it will be estimated regression parameters with BCa bootstrap confidence intervals and the probability of coverage using the TEE method. The results showed that the TEE method (0, 25) produced the best parameter estimator with a BCa bootstrap confidence interval giving a reasonably good interval estimator with a probability value of coverage above 87% on size B of 500 and 1000.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0520090105 |
| Uncontrolled Keywords: | Metode Trimmed Elemental Estimation , Peluang Cakupan, Pencilan, Selang Kepercayaan Bootstrap BCa |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics > 519.53 Descriptive statistics, multivariate analysis, analysis of variance and covariance > 519.536 Regression analysis |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | ismanto |
| Date Deposited: | 06 Feb 2021 09:02 |
| Last Modified: | 19 Jul 2022 01:50 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/182570 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
0520090105-Awaliyah Mahmudha.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (2MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |