PERBANDINGAN KEEFEKTIFAN METODE REGRESI ROBUST ESTIMASI M DAN ESTIMASI MM KARENA PENGARUH OUTLIER DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Ada beberapa metode dalam regresi robust yang dapat digunakan untuk mengatasi data outlier , diantaranya Least Median of Square (LMS), Least Trimmed Squares
Analisis regresi untuk data dana pensiunan karena tidak dapat menggunakan metode LS, maka akan digunakan metode lain yang Robust terhadao kehadiran outlier yaitu data
Oleh sebab itu, pada penelitian ini akan dibahas regresi robust dengan metode estimasi-MM pada produksi jagung di Kabupaten Grobogan, karena pada variabel independen
Regresi Robust diperkenalkan oleh Andrews (1972) dan merupakan metode regresi yang digunakan ketika distribusi dari galat tidak normal atau adanya beberapa pencilan yang
Berdasarkan analisis deskriptif pada uji boxplot data yang digunakan mengidentifikasi adanya data outlier sehingga diperlukan prosedur regresi robust dengan
Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui Pencilan ( outlier ) mengganggu persamaan regresi linier, mengetahui hasil penaksir regresi robust dengaan metode penaksir
kuadrat terkecil, selanjutnya pengidentifikasian outlier dan menetukan estimasi parameter dengan metode regresi robust estimasi-S menggunakan pembobot Welsch dan
Regresi robust merupakan metode regresi yang digunakan ketika distribusi dari residual tidak normal dan atau mengandung beberapa pencilan yang berpengaruh pada model Chen, 2002.. Least
