ESTIMASI MODEL REGRESI POISSON MENGGUNAKAN METODE ITERATIVELY REWEIGHTED LEAST SQUARE

Sandy Fauzi, 080710180 (2012) ESTIMASI MODEL REGRESI POISSON MENGGUNAKAN METODE ITERATIVELY REWEIGHTED LEAST SQUARE. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img] Text (FULL TEXT)
25722.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Model regresi Poisson merupakan salah satu model regresi yang termasuk dalam penerapan Generalized Linear Model (GLM) yang tidak mengharuskan asumsi kenormalan dari variabel respon dan juga kehomogenan dari variansinya. Tujuan dari skripsi ini adalah menggunakan teknik iterative yang menghasilkan penaksir kemungkinan maksimum untuk koefisien regresi dalam melalui prosedur dengan pendekatan Iteratively Reweighted Least Square (IRWLS) dan melakukan uji kesesuaian model. Untuk mengestimasi parameter model dapat diperoleh dengan menyelesaikan persamaan yang berbentuk Persamaan di atas hanya dapat dinyatakan dalam bentuk implisit sehingga harus diselesaikan dengan menggunakan iterasi numerik. Dalam skripsi ini digunakan iterasi dengan algoritma IRWLS. Data yang digunakan dalam penerapan model regresi Poisson adalah data jumlah penderita DBD di tiap Kabupaten/Kota di provinsi Jawa Timur tahun 2009 sebanyak 28 pengamatan dengan variabel respon adalah jumlah penderita DBD ( ), sedangkan variabel prediktor adalah prosentase rumah tangga yang memiliki limbah sehat ( ), prosentase rumah tangga yang bebas jentik nyamuk Aedes Aegepty ( ), prosentase rumah tangga yang memiliki akses air bersih ( ) dan prosentase rumah tangga yang memiliki rumah sehat ( ). Hasil estimasi menggunakan program yang dibuat dalam software S-Plus 2000 diperoleh bentuk dugaan model sebagai berikut : Hasil uji kesesuaian model regresi Poisson dengan statistik uji deviance diperoleh kesimpulan bahwa dugaan model sesuai dengan model sebenarnya.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK MPM 67 - 12 Fau e
Uncontrolled Keywords: MAXIMUM LIKELIHOOD
Subjects: Q Science
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi
Creators:
CreatorsNIM
Sandy Fauzi, 080710180UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameNIDN / NIDK
Thesis advisorToha Saifudin,, S.Si, M.Si.UNSPECIFIED
Thesis advisorSuliyanto,, Drs. M.Si.UNSPECIFIED
Depositing User: Agung BK
Date Deposited: 01 Feb 2013 12:00
Last Modified: 13 Jun 2017 21:07
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25722
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item