Mengatasi outlier dengan metode least trimmed squares (LTS) pada Regresi robust.
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Hasil penelitian yang diperoleh yaitu penaksir LTS merupakan metode paling baik karena mampu mengatasi pencilan dan menghasilkan estimasi koefisien regresi yang baik
Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengestimasi parameter model dalam regresi linier berganda dengan metode estimator LTS ketika data terkontaminasi oleh
Hasil penelitian yang diperoleh yaitu penaksir LTS merupakan metode paling baik karena mampu mengatasi pencilan dan diperoleh bahwa least trimmed squares memiliki nilai R 2
Kata kunci : pencilan, metode kuadrat terkecil, regresi robust, penaksir least trimmed squares, dan penaksir M type Welsch,interquartil range,boxplot. Universitas
Ada beberapa metode dalam regresi robust yang dapat digunakan untuk menangani data pencilan,yaitu Estimasi M dengan Type Welsch dan Least.. Trimmed Square.Karena itu penulis
Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui Pencilan ( outlier ) mengganggu persamaan regresi linier, mengetahui hasil penaksir regresi robust dengaan metode penaksir
Hasil penelitian yang diperoleh yaitu penaksir LTS merupakan metode paling baik karena mampu mengatasi pencilan dan diperoleh bahwa Least Trimmed Squares memiliki nilai
Tujuan penelitian ini adalah mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Pulau Sulawesi menggunakan model regresi robust estimasi Least Trimmed Square LTS dan estimasi Maximum
