PERBANDINGAN PERFORMA JAMES-STEIN ESTIMATOR, RIDGE REGRESSION ESTIMATOR, DAN MODIFIED KIBRIA-LUKMAN ESTIMATOR DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA REGRESI POISSON: SIMULASI STUDI

M. FIKRI ALYASA ZAM , ZAMI (2025) PERBANDINGAN PERFORMA JAMES-STEIN ESTIMATOR, RIDGE REGRESSION ESTIMATOR, DAN MODIFIED KIBRIA-LUKMAN ESTIMATOR DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA REGRESI POISSON: SIMULASI STUDI. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVESITAS LAMPUNG .

[img]
Preview
File PDF
ABSTRAK.pdf

Download (1536Kb) | Preview
[img] File PDF
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Hanya staf

Download (2450Kb) | Minta salinan
[img]
Preview
File PDF
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (2451Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Poisson regression is a statistical method used to analyze data with a response in the form of a count variable. This regression uses the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method to estimate model parameters. The purpose of this study is to compare the performance of the Poisson James-Stein Estimator (PJSE), Poisson Ridge Regression Estimator (PRRE), and Poisson Modified Kibria- Lukman Estimator (PMKLE) methods in dealing with multicollinearity using simulated data with n = 20, 40, 60 and 80 in poisson model (p=6) with

Jenis Karya Akhir: Skripsi
Subyek: 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika
500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi: FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit: 2308168512 . Digilib
Date Deposited: 16 Apr 2025 10:37
Terakhir diubah: 16 Apr 2025 10:37
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/86116

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir Lihat Karya Akhir