ESTIMASI DAN INFERENSI MODEL REGRESI SEMI-PARAMETRIK PROSES PRODUKSI - Pamungkas, Tubagus (Universitas Riau Kepulauan, 2012)
Regresi berganda terdapat kasus khusus dalam sebuah analisa regresi, pada regresi berganda terdapat satu variabel tak bebas yang akan diprediksi, tetapi terdapat dua atau lebih variabel bebas, pemilihan model yang terbaik akan dilakukan dengan 3 metode, yaitu Metode Quadratic Mode Estimator (QME), Metode Symmetrically Trimmed Least Squares (STLS) dan Metode Left Truncated (LT). Data yang digunakan adalah data polusi udara yang disebabkan oleh 7 variabel bebas yang meliputi jumlah kendaraan yang melewati, suhu udara, kecepatan angin, perbedaan temperatur, angin, jam aktif dan hari aktif, Pemotongan atau penyensoran dari suatu variabel respon dalam suatu model regresi adalah salah satu masalah yang sering muncul dalam banyak aplikasi. Berdasarkan uraian dari pembahasan dan simulasi, terdapat beberapa hal penting yang dapat disimpulkan, dalam pemilihan model terbaik regresi semi-parametrik diperoleh model terbaik adalah dengan menggunakan metode QME, hal tersebut dapat dilihat dari nilai RMSE terkecil. Dalam uji parsial terdapat 2 variabel yang signifikan terhadap variabel dependent yaitu variabel yang berupa cars dan wind.speed dan juga konstanta yang berupa intercept. Dalam diagnostic checking dapat disimpulkan uji kenormalan menggunakan Kolmogorov Smirnov Test ternyata data tidak berdistribusi normal, namun karena data banyak sehingga kenormalan bisa diabaikan, sedangkan untuk uji autokorelasi menggunakan Durbin WatsonTest dapat disimpulkan tidak ada autokorelasi pada residual, untuk uji Homoskesdastisitas menggunakan Breusch Pagan Test dapat disimpulkan residual bersifat homoskedastisitas.