ESTIMASI MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMETER DALAM MODEL REGRESI BETA: ESTIMASI UNTUK PARAMETER MODEL REGRESI BETA - Elga Dwi Suanda; Wayan Somayasa; Muhammad Kabil Djafar (Jurusan Matematika FMIPA Universitas Halu Oleo, 2023)
Penelitian ini bertujuan membahas estimasi maksimum likelihood untuk parameter pada model regresi beta. Sebelum memulai proses estimasi, terlebih dahulu dilakukan uji goodness-of-fit untuk mengetahui apakah variabel bebas berdistribusi beta. Kemudian, dilakukan pemilihan model terbaik menggunakan metode AIC (Akaike Information Criterion) sehingga didapatkan bahwa model polinomial berderajat 5 adalah yang terbaik. Dalam proses estimasi, fungsi log-likelihood model regresi beta tidak dapat diselesaikan secara analitik, sebab bukan merupakan fungsi yang linear. Sehingga parameter dan diestimasi dengan pendekatan numerik menggunakan metode Newton-Raphson. Terakhir, akan dibahas pula contoh pengaplikasian dari model regresi beta pada data pengaruh nilai IKK terhadap nilai IPM Kabupaten/Kota di Indonesia Tahun 2020.