ANALISIS ESTIMASI PARAMETER REGRESI KUANTIL DENGAN METODE BOOTSTRAP
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa estimasi parameter regresi linear menggunakan metode regresi kuantil diperoleh dengan
Salah satu metode yang paling banyak dipakai dalam estimasi parameter adalah metode kuadrat terkecil ( least-squares ). Metode kuadrat terkecil pertama kali ditemukan oleh
Cara mengestimasi koefisien regresi dan varians pada sampel baru Bootstrap dalam Model Regresi Polinomial menggunakan Metode Kuadrat Terkecil, yaitu :.
Pada penelitian ini, metode kuadrat terkecil terboboti digunakan untuk mengestimasi parameter dari distribusi Gumbel , dimana nilai bobot sebanding dengan invers
Untuk menerapkan metode estimasi kuadrat terkecil terboboti pada data PDB per kapita Negara Republik Indonesia pada tahun 1967-2012 yang berdistribusi
Bentuk fungsi parameter model regresi asymptotic dapat dipisah, sehingga dalam pendugaan parameternya menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) untuk parameter linier dan MKT
Untuk menentukan penyelesaian persamaan regresi linier berganda dapat digunakan metode kuadrat terkecil dan matriks, dimana dari kedua cara tersebut penyelesaian dengan
ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pemodelan Regresi Metode Kuadrat Terkecil Hasil penaksiran parameter berdasakan metode kuadrat terkecil untuk regresi linier berganda didapatkan diperoleh
