<> "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^ . <> . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY"^^ . "Pendugaan secara tidak langsung adalah pendugaan parameter yang menggunakan\r\ninformasi tambahan mengenai parameter yang sama pada area kecil. Gabungan\r\nasumsi-asumsi dasar dari pengaruh acak dan pengaruh tetap tersebut membentuk\r\nmodel pengaruh campuran. Teknik penyelesaian model linier campuran dengan\r\nmelakukan pendugaan komponen ragam dengan Maximum Likelihood (ML) dan\r\nMaximum Likelihood Terkendala disebut dengan model Restricted Maximum\r\nLikelihood (REML). Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data kontinu\r\ndengan memperhatikan pengaruh acak yang berkorelasi spasial. Pendugaan\r\nparameter dilakukan dengan metode SEBLUP dengan menggunakan matriks\r\nhubungan ketetanggaan sudut yaitu matriks Bishop Contiguity. Nilai dugaan yang\r\ndihasilkan bernilai positif baik dengan metode ML maupun REML. Berdasarkan\r\nkriteria MSE, metode SEBLUP REML lebih akurat dibandingkan dengan\r\npenduga langsung dan metode ML.\r\nKata Kunci : SEBLUP, Bishop Contiguity, Penduga Maximum Likelihood (ML),\r\nPenduga Restricted Maximum Likelihood (REML).\r\n\r\nABSTRACT\r\n\r\nIndirect approximation is an estimation parameter that uses additional information\r\non the same parameters in a small area. The combination of basic assumptions\r\nfrom these random effects and fixed effects forms a mixed influence model. The\r\ntechnique for solving linear mixed model by making prediction of variety component\r\nwith Maximum Likelihood (ML) method and Constrained Maximum Likelihood is called\r\nas Restricted Maximum Likelihood (REML) model. In this research, the data used are\r\ncontinuous data with respect to the random effects on spatial correlation. The\r\nparameter estimation is done by using SEBLUP method by using angle\r\nneighborhood matrix which is Bishop Contiguity matrix. The value of the\r\nresulting allegedly positive value both with the ML method and REML. Based on\r\nMSE criteria, REML SEBLUP method is more accurate than direct estimator and\r\nML method.\r\nKeyword : SEBLUP, Bishop Contiguity, Maximum Likelihood (ML), Restricted\r\nMaximum Likelihood (REML)."^^ . "2018-02-23" . . . . . "FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM "^^ . . . . . . . " 1317031018"^^ . "CHATERINE PRATAMI PUTRI"^^ . " 1317031018 CHATERINE PRATAMI PUTRI"^^ . . . . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (File PDF)"^^ . . . "ABSTRAK.pdf"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (File PDF)"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (File PDF)"^^ . . . "SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "lightbox.jpg"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "preview.jpg"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "medium.jpg"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "small.jpg"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "indexcodes.txt"^^ . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . . "METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL\r\nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS\r\nBISHOP CONTIGUITY (Other)"^^ . . . . . "HTML Summary of #31405 \n\nMETODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL \nPADA SMALL AREA ESTIMATION MENGGUNAKAN MATRIKS \nBISHOP CONTIGUITY\n\n" . "text/html" . . . " "@en . . . "QA Mathematics"@en . .