Estimasi Parameter Model Regresi Probit Spasial Menggunakan Software R dengan Algoritme Gibbs Sampling Scan
Bebas
1
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Dengan demikian, tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan estimasi parameter dan statistik uji pada model Probit Bivariat de- ngan mempertimbangkan adanya
Setelah diperoleh nilai eror standar parameter regresi logistik yang telah dilakukan bootstrap, kemudian dibandingkan dengan nilai eror standar pada data sampel
Berdasarkan bias , panjang interval, dan standard error estimasi parameter model regresi, metode resampling bootstrap lebih kecil daripada metode resampling jackknife.. Kata
Data yang digunakan dapat berupa data primer, data sekunder, maupun data simulasi (data yang dibangkitkan). Oleh karena itu diperlukan suatu simulasi untuk
Tujuan penelitian ini untuk menguraikan informasi Fisher pada algoritme Fisher scoring dan melakukan estimasi parameter model RLOTG dengan algoritme Fisher
resampling yaitu Bootstrap dan Jackknife untuk penanganan sampel kecil yang merupakan salah satu kelemahan dari regresi logistik dimana data yang digunakan adalah data yang
Data yang digunakan dapat berupa data primer, data sekunder, maupun data simulasi (data yang dibangkitkan). Oleh karena itu diperlukan suatu simulasi untuk
Regresi nonparametrik merupakan suatu teknik analisis data dalam statistika yang dapat menjelaskan hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon yang tidak diketahui
