ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN TEKNIK BOOTSTRAP
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Berdasarkan hasil pembahasan diperoleh hasil penerapan algoritma estimasi parameter regresi linier berganda dengan menggunakan metode Bootstrap dan Jackknife menunjukkan bahwa
kalkulus I, trigonometri, dan kalkulus II, (3) melakukan estimasi parameter model regresi linear menggunakan metode kuadrat terkecil (MKT), (4) melakukan
Data ternyata teridentifikasi pencilan, metode yang bisa digunakan untuk mengestimasi parameter yaitu regresi robust estimasi MM atau metode kuadrat terkecil dengan
Berdasarkan studi simulasi, metode bootstrap resampling observasi dapat digunakan sebagai metode alternatif yang memberikan hasil estimasi parameter regresi yang sangat dekat
Berdasarkan bias , panjang interval, dan standard error estimasi parameter model regresi, metode resampling bootstrap lebih kecil daripada metode resampling jackknife.. Kata
Metode regresi yang biasa digunakan oleh para analisis regresi dan merupakan dasar teknik regresi adalah metode kuadrat terkecil (MKT) atau metode regresi klasik, dimana
Perbandingan estimasi parameter regresi linier berganda dengan menggunakan metode Bootstrap dan Jackknife menunjukkan bahwa meskipun terjadi heteroskedastisitas error,
Umumnya model regresi linier berganda diselesaikan dengan metode kuadrat terkecil, namun belakangan ini telah ditemukan suatu metode alternatif yang relatif baru dalam
