Catrin, Muharisa (2018) PENERAPAN METODE REGRESI KUANTIL BAYESIAN PADA ERROR YANG TAK NORMAL. Masters thesis, Universitas Andalas.
|
Text (Cover & Abstrak)
Cover+Abstrak.pdf - Published Version Download (172kB) | Preview |
|
|
Text (Pendahuluan)
BAB 1.pdf - Published Version Download (194kB) | Preview |
|
|
Text (Penutup)
BAB 5.pdf - Published Version Download (145kB) | Preview |
|
|
Text (Daftar Pustaka)
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (171kB) | Preview |
|
Text (Tesis Fulltext)
catrin muharisa.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
Abstract
Meto de regresi kuantil Bayesian merupakan p enggabungan meto de regresi kuantil dan meto de regresi Bayesian. Meto de Bayesian merupakan suatu meto de untuk mengestimasi parameter yang akan diestimasi dengan memanfaatkan informasi awal dari parameter yang disebut distribusi prior. Distribusi prior tersebut kemudian digabungkan dengan informasi dari data yang didapat dari p engambilan samp el yang disebut juga fungsi likelihood sehingga didapat distribusi posterior parameter. Sedangkan regresi kuantil merupakan salah satu metode regresi dengan pendekatan memisahkan atau membagi data menjadi kuantil-kuantil tertentu dengan meminimumkan jumlah nilai mutlak dari er r or yang tidak simetris. Metode regresi kuantil dan metode regresi kuantil Bayesian dapat digunakan untuk mengatasi asumsi yang tidak terpenuhi, salah satunya adalah asumsi normalitas. Penelitian ini dilakukan pada data bangkitan dan data empirik yang membuktikan bahwa nilai estimasi dengan metode regresi kuantil Bayesian lebih baik daripada metode regresi kuantil. Metode regresi kuantil Bayesian pada kajian ini memiliki signifikansi parameter yang lebih banyak dan nilai selang kepercayaan lebih kecil daripada regresi kuantil. Kata kunci: regresi kuantil, metode regresi kuantil Bayesian, normalitas
Item Type: | Thesis (Masters) |
---|---|
Primary Supervisor: | Dr. Ferra Yanuar |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics |
Divisions: | Pascasarjana (Tesis) |
Depositing User: | s2 matematika matematika |
Date Deposited: | 23 Jul 2018 16:12 |
Last Modified: | 23 Jul 2018 16:12 |
URI: | http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/35598 |
Actions (login required)
View Item |