Mengatasi Outlier Pada Regresi Linier Berganda Dengan Metode Regularized Least Absolute Deviator
Regresi linier berganda merupakan salah satu teknik analisis statistik yang
dan sangat penting digunakan. Teknik tersebut digunakan melihat ...
-
Code CallNo Lokasi Ketersediaan 0100110070012 519.53 San m/R.14.122 Perpustakaan Pusat (REF.14.122) Tersedia -
Perpustakaan Perpustakaan PusatJudul Seri -No. Panggil 519.53 San m/R.14.122Penerbit Magister Statistika Terapan : Bandung., 2010 Deskripsi Fisik xi,; 54 hlm,;29 cmBahasa IndonesiaISBN/ISSN -Klasifikasi 519.53Tipe Isi -Tipe Media -Tipe Pembawa -Edisi -Subyek Info Detil Spesifik -Pernyataan Tanggungjawab Santoso, Heru Agung -
Regresi linier berganda merupakan salah satu teknik analisis statistik yang
dan sangat penting digunakan. Teknik tersebut digunakan melihat hubungan
pengarub antara peubah respon dengan lebih dari satu peubah prediktor. Pen
pan parameter regresi umurnnya menggunakan metode Ordinary Least Square
OLS). Keberadaan outlier pada data akan sangat berpengaruh terhadap hasil pen
pan dengan metode OLS, pendugaan menjadi tidak tepat. Untuk mengurangi
garub dari outlier adalah dengan menggunakan pendugaan yang bersifat robust.
uga tersebut adalah Regularized Least Absolute Deviations. Metode RLAD
pakan penggabungan dari metode LAD dan LASSO, dengan hasil pendugaan-
a memiliki nilai MAD yang kecil. Penerapan pada data dilakukan untuk meli
faktor-faktor yang mempengaruhi nilai produksi pada industri kain tenun ikat
. Provinsi Jawa Tengah tahun 2006. Hasil dari penelitian ini menunjukkan nilai
basil pendugaan dengan metode RLAD memiliki nilai yang lebih kecil saat
tadapat outlier dalam data. -
Tidak tersedia versi lain
-
Silakan login dahulu untuk melihat atau memberi komentar.
//






