ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK

dokumen-dokumen yang mirip
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

Analisis Sensitivitas

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)

BAB II LANDASAN TEORI

TINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

BAB I PENDAHULUAN. menganalisis hubungan fungsional antara variabel prediktor ( ) dan variabel

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK BERDASARKAN ESTIMATOR POLINOMIAL LOKAL KERNEL PADA KASUS PERTUMBUHAN BALITA

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERMASALAHAN LOKASI (Model Dasar) [2]

Median Method. Types of Distance Rectilinear distance / Manhattan distance / City block distance / rigth-angle distance / rectangular distance

Pemodelan Spline Truncated dalam Regresi Nonparametrik Birespon

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP MATA UANG EURO DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE. Sulton Syafii Katijaya 1, Suparti 2, Sudarno 3.

REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA DATA INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI INDONESIA. 1. Pendahuluan

PEMILIHAN PARAMETER PENGHALUS DALAM REGRESI SPLINE LINIER. Agustini Tripena Br.Sb.

PENENTUAN MODEL REGRESI SPLINE TERBAIK. Agustini Tripena 1

REGRESI NONPARAMETRIK DERET FOURIER BIRESPON

BAB 2 LANDASAN TEORI

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP INVESTASI DI KABUPATEN TUBAN

BAB III REGRESI SPLINE = + dimana merupakan fungsi pemulus yang tidak spesifik, dengan adalah

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA KASUS TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TIMUR

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

SEMINAR TUGAS AKHIR 16 JANUARI Penyaji : I Dewa Ayu Made Istri Wulandari Pembimbing : Prof.Dr.Drs. I Nyoman Budiantara, M.

BAB I PENDAHULUAN. dipergunakan untuk menaksir pola hubungan antara variabel prediktor atau

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline

REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED DENGAN SOFTWARE R. Abstract. Keywords: Spline Truncated, GCV, Software R.

APLIKASI REGRESI SPLINE UNTUK MEMPERKIRAKAN TINGKAT FERTILITAS WANITA BERDASARKAN UMUR

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN

ADLN Perpustakaan Universitas Airlangga

BAB 3 MODEL ESTIMASI REGRESI NONPARAMETRIK

Bab VII Contoh Aplikasi

Aplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri

BAB III ESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LOGISTIK 2-LEVEL. Model hirarki 2-level merupakan model statistik yang digunakan untuk

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DAN REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL PADA PERTUMBUHAN BALITA DI KOTA SURAKARTA

Pemodelan Angka Harapan Hidup dan Angka Kematian Bayi di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Birespon

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk

Oleh : Edwin Erifiandi (NRP ) Pembimbing : Prof. Dr. Drs. I Nyoman Budiantara, MSi

TINJAUAN PUSTAKA. Menurut Hardle (1994) analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang

Pemodelan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Dan Aplikasinya pada Angka Kelahiran Kasar di Surabaya

Seminar Tugas Akhir. Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Drs. I Nyoman Budiantara, MS

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline di Jawa Tengah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. variabel prediktor terhadap variabel respons. Hubungan fungsional

APLIKASI SPLINE ESTIMATOR TERBOBOT

PEMODELAN PASANG SURUT AIR LAUT DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK POLINOMIAL LOKAL KERNEL

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode analisis data yang telah diterapkan

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Permasalahan Cutting Stock Satu Dimensi

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

PEMODELAN REGRESI SPLINE (Studi Kasus: Herpindo Jaya Cabang Ngaliyan)

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

PENGUJIAN HIPOTESIS DALAM MODEL SPLINE PADA REGRESI NONPARAMETRIK

Pemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMA di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel

Faktor yang Mempengaruhi Terjangkitnya Penyakit Diare pada Balita di Propinsi Nanggroe Aceh Darussalam

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Analisis Regresi Spline Kuadratik

Analisis Regresi Spline Multivariabel untuk Pemodelan Kematian Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Timur

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis

Regresi Linear Sederhana dan Korelasi

PEMODELAN REGRESI SPLINE TRUNCATED UNTUK DATA LONGITUDINAL

PENDEKATAN REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE LINIER UNTUK MEMODELKAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TIMUR

Pengolahan lanjut data gravitasi

Taksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Unmet Need KB di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline

Bootstrap Pada Regresi Linear dan Spline Truncated

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)

MODEL REGRESI SEMI PARAMETRIK DENGAN ESTIMATOR SPLINE PARSIAL

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK CAMPURAN SPLINE TRUNCATED DAN DERET FOURIER (Studi Kasus : Angka Harapan Hidup Provinsi Jawa Timur)

Analitik Data Tingkat Lanjut (Klasifikasi)

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda

ARUS BOLAK BALIK V R. i m

BAB 1 PENDAHULUAN. variabel respon dengan variabel prediktor. Menurut Eubank (1988), f(x i ) merupakan

PEMODELAN REGRESI SPLINE UNTUK RATA- RATA BANYAK ANAK YANG DILAHIRKAN HIDUP DI KOTA SURABAYA, KABUPATEN SITUBONDO DAN KABUPATEN BANGKALAN

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Metode Regresi 2.2 Model Aditif Terampat ( Generalized additive models , GAM)

BAB 2 LANDASAN TEORI

PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TUGAS AKHIR ST 1325

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

MODEL SPLINE TERBOBOT UNTUK MERANCANG KARTU MENUJU SEHAT (KMS) PROPINSI JAWA TIMUR

TINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan

PENENTUAN GENERALIZED CROSS VALIDATION (GCV) SEBAGAI KRITERIA DALAM PEMILIHAN MODEL REGRESI B-SPLINE TERBAIK

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

Transkripsi:

Tess ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK Oleh : MUHAMMAD NAFI NRP.304008 PROGRAM PASCASARJANA PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 00

Tess LATAR BELAKANG Regres Bentu urva detahu f ε ˆ...? f Paraetr α β ε Nonparaetr f ε - Pendeatan Kernel Hardle90 - Splne Wahba 990; Craven & Wahba 979; Budantara et al 997 - Deret Fourer & Wavelet Antonads et al 994

Splne -Model regres ang epuna nterprestas satst dan vsual sangat husus dan sangat ba -Dperoleh dar optas Penalzed Least Square PLS dan el flesbltas ang tngg -Mapu enangan arater data/fungs ang ulus -Mel eapuan ang sangat ba untu enangan data ang prlauna berubah-ubah pada sub-sub nterval tertentu Estator Interval Konfdens PLS Craven & Wahba 979 Baesan pror proper Wahba 983; Budantara 00b RKHS Graven & Wahba 79 wang 98 Gateau Euban 88 Bahasa ateats tngg Bahasa ateats tngg

Tess RUMUSAN MASALAH. Bagaana bentu estator?. Bagaana Interval Konfdens? 3. Bagaana aplas splne?

Tess TUJUAN PENELITIAN. Menga bentu estator Splne enggunaan Lelhood.. Menga Konstrus Interval Konfdens enggunaan Pvotal Quantt. 3. Menerapan splne pada data Berat Badan Balta d Kota Surabaa tahun 007.

Tess MANFAAT PENELITIAN. WAWASAN KEILMUAN. METODE ALTERNATIF BATASAN MASALAH - OPTIMASI LIKELIHOOD - DATA TENTANG BERAT BADAN BALITA DI KOTA SURABAYA TAHUN 007

Tess TINJAUAN PUSTAKA. Fungs Splne Splne adl potongan polnoal g puna sfat tersegen dan ontnu shg lebh flesbel dar polnoal basa. Pelhan Labda Optal Dgn GCV p p p f 0 ^ n n a n f n GCV

Tess TINJAUAN PUSTAKA 3. Interval Konfdens Pc θ d α 4. Pertubuhan Balta 5. Berat Badan

Tess BAHAN DAN ALAT. Jurnal dan referens. Progra S-Plus 000 3. Data rata-rata Berat Badan Balta

Tess LANGKAH PENELITIAN START Menga estator urva regres f Menurunan IK urva regres f Fungs f dhapr dengan odel splne uadrat f 0 Menelesaan optas Penduga : Dstrbus : ^ f W ^ f f W... n σ a { ε ε} Mn T[... ] ' T[... ] } Mn { p p R R IK : P z W z α... n α / α / Aplas pada data A

Tess LANGKAH PENELITIAN A Perraan tt not Tentuan GCV optal Penentuan tt not optal Tentuan estator splne optal Buat Interval Konfdens End

Tess ANALISIS & PEMBAHASAN. Estator Splne Untu Kurva Regres f Dala regres nonparaetr f tda detahu dasusan teruat dala ruang Sobolev ooth < } ; { ] [ d f g b a W p p Dberan suatu bass ruang splne :... { < 0 Model Regres Splne dapat dtuls enad f ε ε 0

Tess ANALISIS & PEMBAHASAN Fungs Lelhood / / n n f Ep f Ep f L σ πσ σ πσ Dengan Optas Lelhood dperoleh estator: T T T T f ] [ ' ' ^ n n n n T L M O M M M M L L... n

Tess ANALISIS & PEMBAHASAN. Interval Konfdens untu urva regres Setelah encar espetas dan varans dar estator aa dperoleh Pvotal Quantt:... ˆ ˆ... 0 f U ω σ Interval onfdens α dperoleh dengan enelesaan persaaan α ω σ... ˆ ˆ 0 b f a P K

Interval onfdens α f α ω σ ω σ... ˆ ˆ... ˆ ˆ 0 0 K K a f b P Dengan a dan b eenuh persaaan: a b du u du u ϕ α ϕ

3. Aplas Model & Interval onfdens Splne Plot data dan splne lnear dengan tt not 5 dan 8 GCV: 0.0435964 berat ba 4 6 8 0 4 0 0 0 30 40 50 uur ba

Plot data dan splne uadrat dengan tt not 4 8 dan 4 GCV: 0.05694 berat ba 4 6 8 0 4 0 0 0 30 40 50 uur ba

Model regres Splne ^ f 3.556999 0.94369-0.0590073 0.05939 8 0.007474 4 0.03508034 4

Interval Konfdens berat ba 4 6 8 0 4 0 0 0 30 40 50 uur ba

Tess KESIMPULAN Untu eperoleh estas tt urva regres dala regres nonparaetr splne uuna dgunaan optas Penalzed Lelhood. Dsapng tu dapat pula enggunaan optas Lelhood ang eberan hasl relatf udah. Untu ebangun nterval onfdens dala regres nonparaetr splne uuna dgunaan pendeatan Baesan. Pendeatan Pvotal Quantt uga dapat dgunaan dan eberan hasl ang relatf sederhana. Model Splne uadrat sangat eada untu dgunaan enduga pola hubungan antara uur balta dan berat badan balta d Kota Surabaa.

Teraash