Secara umum outlier dapat diartikan sebagai data yang tidak mengikuti pola umum model dan berjarak tiga kali simpangan baku atau lebih dari rata-rata (yaitu nol). Outlier merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi pendugaan parameter pada model regresi linier. Pada penelitian ini bertujuan untuk menduga parameter model regresi linier dengan pendekatan Bayes dan diharapkan dapat membantu para peneliti di dalam memilih metode penduga parameter untuk menghasilkan model terbaik. Metode yang digunakan dalam menduga parameter dalam model regresi linier ini adalah metode Bayes yang akan diimplementasikan secara numerik melalui pendekatan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) pada program WinBUGS. Metode Bayes memberikan hasil pendugaan yang lebih baik daripada pendugaan metode klasik. Hal ini disebabkan karena dalam metode klasik hanya berdasarkan informasi dari data sampel dan tidak mempertimbangkan informasi dari sebaran sebelumnya (prior). Hasil dari penelitian ini didapatkan joint posterior 2 1 2 1 1 ˆ ˆ exp 2 n vs XX . Hasil joint posterior tersebut akan digunakan sebagai awalan dalam membangun MCMC untuk model regresinya. MCMC khususnya Gibbs Sampler yang digunakan disini akan menirukan proses Markov yang mencatat proses sekarang akan dipengaruhi satu step proses sebelumnya. Keberhasilan peningkatan akurasi suatu model akan ditunjukkan pada suatu contoh kasus data dengan membandingkan hasil pemodelan dengan cara Ordinary Least Square (OLS) yang diimplementasikan melalui MINITAB dan dengan cara Bayes melalui WinBUGS. Dari hasil pemodelan tersebut menunjukkan metode Bayes MCMC lebih baik dibandingkan Ordinary Least Square (OLS). Hal ini disebabkan karena Mean Square Error (MSE) dalam OLS jauh lebih besar yaitu 17.29 daripada Mean Square Error (MSE) dalam Bayes MCMC yaitu 8.316.
Artikel Terkait:
Skripsi Matematika
- Download Skripsi Gratis Matematika: PENYELESAIAN PERSAMAAN REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN PENDEKATAN METODE KUADRAT TERKECIL DAN METODE MATRIKS
- Download Skripsi Gratis Matematika: ANALISIS FUNGSI AKTIVASI JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MENDETEKSI KARAKTERISTIK BENTUK GELOMBANG SPEKTRA BABI DAN SAPI
- Download Skripsi Gratis Matematika: GENERALISASI FUNGSI AIRY SEBAGAI SOLUSI ANALITIK PERSAMAAN SCHRODINGER NONLINIER
- Download Skripsi Gratis Matematika: PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN FUZZY NONLINIER DENGAN MENGGUNAKAN METODE STEEPEST DESCENT
- Download Skripsi Gratis Matematika: ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER PADA DATA
- Download Skripsi Gratis Matematika: ANALISIS ALGORITMA METODE BOOTSTRAP DAN JACKKNIFE DALAM MENGESTIMASI PARAMETER REGRESI LINIER BERGANDA
- Download Skripsi Gratis Matematika: STUDI COPULA GUMBEL FAMILY 2-DIMENSI DALAM IDENTIFIKASI STRUKTUR DEPENDENSI
- Download Skripsi Gratis Matematika: DISKRETISASI MODEL LORENZ DENGAN ANALOGI PERSAMAAN BEDA
- Download Skripsi Gratis Matematika: LIMIT FUZZY DARI SUATU FUNGSI DI R+
- Download Skripsi Gratis Matematika: SIFAT HAMILTONIAN DAN HIPOHAMILTONIAN PADA GRAF PETERSEN DIPERUMUM (GPn,1 & GPn,2)
1 comment:
https://abyathh.wordpress.com/
http://www.raxyzira.sitew.org/#Accueil.A
https://wallinside.com/post-64115308--.html
http://mycanadafitness.com/
https://www.quora.com/profile/Khairy-Ayman
https://www.tickaroo.com/ticker/5aa840c6e26d7037d7014d38
https://www.tickaroo.com/ticker/5aa840c6e26d7037d7014d38
Post a Comment