Rinadi, Geraldus Anggoro
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Regresi Median Pada Copula Bivariat Rinadi, Geraldus Anggoro; Sasongko, Leopoldus Ricky; Susanto, Bambang
JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Vol 3, No 1 (2019): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (532.618 KB) | DOI: 10.31764/jtam.v3i1.728

Abstract

Abstrak: Analisis regresi adalah analisis yang sering digunakan dalam segala bidang yang bertujuan untuk memodelkan hubungan antara dua jenis variabel tak bebas dengan satu atau variabel bebas. Regresi linier masih memiliki beberapa kekurangan, maka dari untuk mengatasinya dengan regresi median. Copula dapat digunakan untuk mendeteksi hubungan data bivariat dengan peubah-peubah yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan kurva kuantil bersyarat terbaik berdasarkan MSE terkecil Data I yaitu copula Plackett sebesar 0.8650. Sedangkan nilai MSE terkecil Data II yaitu copula Gaussian sebesar 0.3954. Nilai MSE terkecil Data III yaitu copula Frank sebesar 0.5575. Terakhir, nilai MSE terkecil Data IV yaitu copula Clayton sebesar 0.3190.Abstract:  Regression analysis is an analysis that is often used in all fields which aims to model the relationship between two types of non-dependent variables with one or independent variables. Linear regression still has several drawbacks, so to overcome this by median regression. Copula can be used to detect bivariate data relations with different variables. The results showed that the best conditional curves based on the smallest MSE of Data I were Plackett copula of 0.8650. While the smallest MSE value is Data II, which is a Gaussian population of 0.3954. The smallest MSE value of Data III is Frank copula of 0.5575. Finally, the smallest MSE value is Data IV which is copula Clayton of 0.3190.