PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA - Olivia Atinri; Hazmira Yozza; Yudiantri Asdi (Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang, 2014)
Analisis regresi adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk menariksuatu kesimpulan mengenai hubungan antara satu variabel tak bebas ( Y) dengan satuatau lebih variabel bebas ( X) dalam suatu sistem. Dalam analisis regresi, diperlukanbeberapa asumsi yang harus dipenuhi oleh sebaran komponen galat (ε). Metode bootstrap merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menduga nilai-nilaipenduga parameter jika asumsi sebaran komponen galat tidak terpenuhi. Dalam metodebootstrap biasanya dilakukan resampling sebanyak B kali ulangan bootstrap. Penelitianini menggunakan metode simulasi Monte Carlo. Penelitian ini dilakukan dengan tujuanmenentukan banyaknya ulangan bootstrap untuk menduga β0 dan β1 pada analisis regresi linier sederhana. Hasil dari penelitian ini diperoleh, untuk ulangan bootstrap B=5menghasilkan nilai ragam penduga bootstrap relatif lebih tinggi. Untuk ukuran contohberukuran lebih atau sama dari 40, tidak perlu dilakukan banyak ulangan bootstrap,karena dengan melakukan ulangan yang sedikit penduga parameter regresi sederhanasudah memiliki ragam yang kecil. Untuk sampel berukuran yang lebih kecil, dapat dilakukan 25 kali ulangan bootstrap. Namun perlu dicatat untuk ukuran sampel sebesar10 sebaiknya tidak digunakan, karena menghasilkan penduga parameter regresi denganragam yang masih cukup besar.