Ubaidillah, Farid (2020) Studi Simulasi Pendugaan Parameter Analisis Regresi Robust Penduga-M Dan Penduga-S Pada Data Longitudinal Seimbang Dengan Berbagai Tingkat Pencilan. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Regresi robust digunakan untuk memperoleh model yang tepat ketika data mengandung pencilan dan tidak berdistribusi normal. Regresi robust memiliki beberapa macam penduga, salah satunya yaitu menggunakan Penduga-M dan penduga-S. Regresi robust Penduga-M merupakan pendekatan yang paling sederhana baik secara komputasi maupun teoritis sedangkan penduga-S adalah penduga yang memiliki high breakdown point untuk menduga skala galat. Penelitian ini ingin mengetahui perbandingan regresi robust Penduga-M dan penduga-S yang lebih efisien dengan membandingkan ragam antar penduga menggunakan efisiensi relatif pada data simulasi longitudinal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan penduga parameter yang didapatkan dari metode regresi robust penduga-S lebih efektif digunakan pada data tingkat gizi buruk di beberapa Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur tahun 2013 hingga 2018 dibandingkan dengan metode regresi robust Penduga-M. Sedangkan berdasarkan tingkat pencilan, tingkat pencilan 0% lebih baik digunakan dibandingkan dengan tingkat pencilan 3%, 5% dan 10%. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah menggunakan data longitudinal seimbang berbasis simulasi dengan berbagai tingkat pencilan.
English Abstract
Strong regression is used to accept the right model of compilation of data containing outliers and not normally distributed. Strong regression has several types of estimators, one of which is using M-estimators and S-estimators. The M-strong estimator regression is the simplest one that is compatible with S-estimator is the estimator which has a high point of detail to support error scale. This study wants to find out the comparison of the M-strong estimator regression and the more efficient S-estimator by comparing the variance between estimators using relative efficiency in longitudinal simulation data. The results showed that the model with estimator parameters obtained from the S-estimator robust regression method was more effectively used in malnutrition level data in several districts / cities in East Java Province in 2013 to 2018 compared to the M-estimator robust regression method. Whereas based on outlier rates, outcast rates of 0% are better used than outlier rates of 3%, 5% and 10%. The difference between this study and previous studies uses balanced longitudinal data based on experiments with various levels of outliers.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0520090223 |
| Uncontrolled Keywords: | Data Longitudinal, Regresi Robust, Pencilan, Penduga-M, Penduga-S |
| 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: | 16 Feb 2021 23:45 |
| Last Modified: | 22 Jul 2022 06:48 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/183257 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
0520090223 - Farid Ubaidillah.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (4MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |