Estimasi Model Regresi Binomial Negatif Birespon Dengan Pendekatan Estimator Lokal Linier

AMIN TOHARI (2020) Estimasi Model Regresi Binomial Negatif Birespon Dengan Pendekatan Estimator Lokal Linier. Disertasi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img] Text (COVER)
1. COVER.pdf

Download (485kB)
[img] Text (DAFTAR ISI)
2. DAFTAR ISI.pdf

Download (640kB)
[img] Text (ABSTRAK)
3. ABSTRAK.pdf

Download (246kB)
[img] Text (BAB 1)
4. BAB I PENDAHULUAN.pdf

Download (172kB)
[img] Text (BAB 2)
5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only until 20 January 2024.

Download (757kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3)
6. BAB III KERANGKA KONSEP.pdf
Restricted to Registered users only until 20 January 2024.

Download (197kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4)
7. BAB IV METODE PENELITIAN.pdf
Restricted to Registered users only until 20 January 2024.

Download (458kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5)
8. BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Registered users only until 20 January 2024.

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 6)
9. BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN.pdf
Restricted to Registered users only until 20 January 2024.

Download (191kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
10. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (507kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
11. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only until 20 January 2024.

Download (550kB) | Request a copy
[img] Text (EMBARGO)
Dis.M.07-21-embargo_081617027309_amin tohari - amin tohari.pdf
Restricted to Registered users only

Download (318kB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Model regresi yang dapat digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variable rediktor dengan variabel respon bertipe diskrit adalah model regresi poisson, baik pada kasus unirespon maupun birespon. Masalah yang sering terjadi pada model regresi poisson adalah masalah overdispersi, yaitu variansi lebih besar dari mean. Untuk mengatasi masalah overdispersi pada model regresi poisson dapat menggunakan regresi binomial negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teori estimasi pada regresi binomial negatif birespon dengan menggunakan estimator lokal linier yang belum pernah dilakukan sebelumnya. Metode yang digunakan untuk mengestimasi kurva regresi pada titik observasi tertentu adalah dengan locally weigthed maximum likelihood estimator, sedangkan metode untuk mendapatkan bandwidth optimal adalah maximum likelihood cross validation (MLCV). Algoritma pemrograman pada OSS-R dibuat sebagai implementasi pada data empiris untuk memodelkan banyak kasus HIV dan AIDS di Indonesia dan di Jawa Timur serta memodelkan banyak kasus positif dan suspek COVID-19 di Jawa Timur. Estimasi kurva regresi pada data banyak kasus HIV dan AIDS di Jawa Timur menggunakan pendekatan lokal linier menghasilkan nilai devians sebesar 2,623 yang lebih kecil dibandingkan dengan pendekatan parametrik sebesar 3,926. Nilai devians yang dihasilkan pada pemodelan banyak kasus HIV dan AIDS di Indonesia adalah sebesar 22,673 yang lebih kecil dibandingkan dengan pendekatan parametric sebesar 38,920. Estimasi kurva regresi pada data banyak kasus positif dan suspek COVID-19 di Jawa Timur menggunakan pendekatan lokal linier menghasilkan nilai devians sebesar 0,588 yang lebih kecil dibandingkan dengan pendekatan parametric sebesar 19,944. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan lokal linier lebih baik daripada pendekatan parametrik dalam mengestimasi banyak kasus HIV dan AIDS di Jawa Timur dan di Indonesia. Hal yang sama juga terjadi pada estimasi kurva regresi untuk data banyak kasus positif dan suspek COVID-19 di Jawa Timur.

Item Type: Thesis (Disertasi)
Additional Information: KKC KK Dis M 01-20 Toh e
Uncontrolled Keywords: Overdispersi, Regresi Binomial Negatif Birespon, Estimator Lokal Linier, Bandwidth Optimal, HIV dan AIDS, Positif dan Suspek COVID-19.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA564-581 Algebraic Geometry
Q Science > QA Mathematics > QA76.9.S88 System analysis and System design
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Matematika dan IPA (S3)
Creators:
CreatorsNIM
AMIN TOHARINIM081617027309
Contributors:
ContributionNameNIDN / NIDK
Thesis advisorNur ChamidahNIDN0006027202
Thesis advisorFatmawatiNIDN0007047306
Depositing User: prasetyo adi nugroho
Date Deposited: 29 Jan 2021 02:30
Last Modified: 29 Jan 2021 02:30
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/103412
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item