The repository administrator has not yet configured an RDF license.
ANALISIS JUMLAH PENCILAN MENGGUNAKAN METODE PENDUGA – LTS (LEAST TRIMMED SQUARE) PADA ANALISIS REGRESI
Abstrak MKT ( Metode Kuadrat Terkecil ) dikenal sebagai metode penduga terbaik dalam analisis regresi. Namun kelemahan metode ini adalah sangat peka terhadap penyimpangan – penyimpangan asumsi. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode statistik yang hasil dugaannya tidak terpengaruh oleh penyimpangan – penyimpangan asumsi tersebut. Dalam hal ini salah satu solusi yang digunakan adalah menggunakan metode LTS ( Least Trimmed Square ). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ketegaran metode LTS ( Least Trimmed Square ) dengan melihat kepekaannya terhadap jumlah pencilan dan kemudian membandingkannya dengan MKT ( Metode Kuadrat Terkecil ). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode LTS ( Least Trimmed Square ) hanya tegar terhadap pencilan sebesar 20% dari jumlah data keseluruhan dan tidak tegar terhadap pencilan yang jumlahnya lebih dari 20%.
ANALISIS JUMLAH PENCILAN MENGGUNAKAN METODE PENDUGA – LTS (LEAST TRIMMED SQUARE) PADA ANALISIS REGRESI (File PDF)
ANALISIS JUMLAH PENCILAN MENGGUNAKAN METODE PENDUGA – LTS (LEAST TRIMMED SQUARE) PADA ANALISIS REGRESI (Other)
HTML Summary of #20541 ANALISIS JUMLAH PENCILAN MENGGUNAKAN METODE PENDUGA – LTS (LEAST TRIMMED SQUARE) PADA ANALISIS REGRESI