Khalil, Adawiyah Asti (2020) Perbandingan Model Regresi Semiparametrik Birespon Menggunakan Spline Truncated (Aplikasi Pada Data Angka Harapan Hidup dan Pengeluaran Perkapita). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
06211850010002-Master_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Regresi semiparametrik birespon merupakan model regresi yang terdiri dari
dua variabel respon dan memiliki dua komponen yaitu komponen parametrik yang
pola antara variabel prediktor dan variabel respon diketahui dapat berpola linier,
kuadratik dan komponen nonparametrik memiliki pola antara variabel prediktor dan
variabel respon tidak diketahui. Pada penelitian ini data yang digunakan berupa data
Angka Harapan Hidup dan data pengeluaran perkapita. Variabel prediktor yang
digunakan yaitu rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, dan
persentase penduduk miskin. Penelitian ini memiliki dua tujuan, pertama mengkaji
estimasi parameter untuk regresi semiparametrik birespon spline truncated dengan
komponen parametrik kuadratik menggunakan metode Weighted Least Square
(WLS). Tujuan kedua pada penelitian ini adalah untuk memodelkan data angka
harapan hidup dan pengeluaran perkapita menggunakan model regresi
semiparametrik birespon komponen parametrik linier dan kuadratik pendekatan
spline truncated linier dengan menggunakan metode Generalized Cross Validation
(GCV), dengan memilih titik-titik knot optimal berdasarkan nilai GCV terkecil.
Estimasi model regresi semiparametrik birespon spline truncated komponen
parametrik kuadratik memiliki perbedaan dengan komponen parametrik linier yaitu
pada struktur matriks X (variabel prediktor). Model regresi semiparametrik
birespon dengan komponen parametrik kuadratik menghasilkan nilai GCV yang
lebih kecil dan nilai koefisien determinasi yang lebih besar jika dibandingkan
dengan komponen parametrik linier. Nilai GCV untuk komponen parametrik linier
dan kuadratik adalah sebesar 1.605 dan 1.493. Dengan nilai koefisien determinasi
untuk komponen parametrik linier dan kuadratik masing-masing sebesar 99.85%
dan 99.87%.
===========================================================================================================
Bi-response semiparametric regression is a regression model consists of two
response variables and has two components, namely the parametric component that
has a pattern between predictor variables and response variables are known to be
linear or quadratic in the pattern and the nonparametric components has a pattern
between the predictor variable and the response variable is unknown. In this study
the data used is life expectancy data and per capita expenditure data. The predictor
variables used are the average length of schooling, the open unemployment rate,
and the percentage of the poor population. This study has two objectives, the first
of which is to assess the estimation of the parameter for a bi-response
semiparametric regression spline truncated model with quadratic parametric
component using Weighted Least Square (WLS) method. The second objective in
this study is to do a model life expectancy and expenditure data per capita using a
linear and quadratic components bi-response semiparametric regression model with
linear Spline Truncated approach using the Generalized Cross-Validation (GCV)
method, by selecting optimal knot points based on the smallest GCV values. The
estimation semiparametric regression model of bi-response spline truncated
quadratic parametric component has a difference with the linear parametric
component that is in the X matrix structure (predictor variabel matrix). Biresponse semiparametric regression model with quadratic parametric component
produce smaller GCV values and greater coefficient of determination values when
compared to linear parametric components. The GCV values for linear parametric
and quadratic parametric components are 1.605 and 1.493. With the coefficient of
determination for the linear and quadratic parametric components are 99.85% and
99.87% respectively.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Birespon, Semiparametrik, Spline Truncated, Weighted Least Square ================================================================================================ Bi-response, Semiparametric, Spline Truncated, Weighted Least Square |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics > HA31.7 Estimation |
| Divisions: | Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Adawiyah Asti Khalil |
| Date Deposited: | 26 Aug 2020 06:23 |
| Last Modified: | 23 Nov 2023 05:33 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/81252 |
Actions (login required)
 |
View Item |