ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON MULTIPREDIKTOR BERDASARKAN ESTIMATOR PENALIZED SPLINE SKRIPSI
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi parameter regresi semiparame- trik spline dan menerapkan model regresi semiparametrik spline pada kasus ke- padatan penduduk di Jawa
Selain itu kurva regresi untuk estimator kernel lebih mulus dibandingkan dengan estimator spline , karena pada estimator kernel estimasi dilakukan pada setiap
Terlihat bahwa nilai R 2 model dengan komponen nonparametrik menggunakan fungsi atau estimator campuran Spline Truncated dan Kernel sebesar 91,91 % yang berarti
Estimator semiparametrik lebih baik dibandingkan dengan estimator nonparametrik untuk data yang sebagian pola hubun- gan variabel dependen dan independennya diketahui dan
4.2 Menganalisis dan Menginterpretasi Hasil Estimasi Model BOD dan COD dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Birespon pada Data Longitudinal Berdasarkan Estimator Spline
Teknik smoothing yang digunakan untuk memperkirakan model regresi nonparametrik pada data longitudinal adalah estimator polinomial lokal terboboti, untuk membuat algoritma dan
Pada kasus dimana varian dari model regresi semiparametrik konstan, model spline original dapat diterapkan untuk mendapatkan model pendugaan yang baik terhadap data dengan
Selain itu kurva regresi untuk estimator kernel lebih mulus dibandingkan dengan estimator spline, karena pada estimator kernel estimasi dilakukan pada setiap titik
