DATA SQUASHING UNTUK MODEL REGRESI LOGISTIK

DIAN ANDRIANI, 080112269 (2006) DATA SQUASHING UNTUK MODEL REGRESI LOGISTIK. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img] Text (ABSTRAK)
123.pdf
Restricted to Registered users only

Download (88kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text (Full Text)
gdlhub-gdl-s1-2006-andrianida-2155-mpm06--6.pdf

Download (1MB) | Preview
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Skripsi ini bertujuan untuk mereduksi data yang sangat besar menjadi data yang lebih kecil dengan metode squashing dan menerapkannya pada model regresi logistik. Untuk mendapatkan data squashing, data dikelompokkan dengan metode kuantil. Kemudian dihitung nilai pengamatan bare serta pembobot untuk tiap kelompok. Dalam mengestimasi parameter model regresi logistik (ß ) digunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Secara analitik untuk mengestimasi parameter model regresi logistik dengan metode MLE tidak didapatkan penyelesaian dari parameter ß karena berbentuk fungsi implisit, sehingga diperlukan suatu metode numerik yaitu Newton-Raphson. Nilai awal parameter yang digunakan dalam metode Newton-Raphson adalah estimator parameter regresi linier. Untuk mempermudah perhitungan digunakan program S-plus. Setelah dilakukan penerapan pada data bangkitan sebanyak 100000 data, nilai estimator untuk model regresi logistik diperoleh ß =0.01794032 dan ß1 =– 0.04712208. Sedangkan untuk nilai estimator pada data squashing dengan 2000 kelompok adalah ß0 =0.008707499 dan ß1=– 0.0006972267 , untuk data squashing dengan 5000 kelompok adalah sebesar ß0 =0.009077274 dan ß1=–0.001817088, untuk data squashing dengan 10000 kelompok adalah sebesar ß0 =0.009540798 dan ß1 =– 0.00381976 , dan untuk data squashing dengan 20000 kelompok adalah sebesar ß0 =0.0117504 dan ß1 =– 0.009408836 .

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK MPM 06./06 And d
Uncontrolled Keywords: NEWTON RAPHSON METHOD ; PARAMETER ESTIMATION
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA1 Mathematics (General)
Q Science > QA Mathematics > QA11-14 Study and Teaching, Research
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika
Creators:
CreatorsNIM
DIAN ANDRIANI, 080112269UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameNIDN / NIDK
Thesis advisorEto Wuryanto, Drs.,DEAUNSPECIFIED
Thesis advisorRimuljo Hendradi, S.Si.,M.SiUNSPECIFIED
Depositing User: Tn Septian Eko Budianto
Date Deposited: 21 Sep 2006 12:00
Last Modified: 20 Jul 2016 06:07
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/25856
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item