Jurnal Matematika UNAND
Vol 7, No 1 (2018)

PERBANDINGAN METODE KUADRAT TERKECIL DAN METODE BAYES PADA MODEL REGRESI LINIER DENGAN GALAT YANG AUTOKORELASI

Ridha Khairiyah (Unknown)
Maiyastri . (Unknown)
Rita Diana (Unknown)



Article Info

Publish Date
14 Feb 2018

Abstract

Abstrak. Analisis regresi merupakan metode dalam statistik yang digunakan untukmelihat hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas. Model regresi liniersederhana melibatkan satu variabel tak bebas dan satu variabel bebas. Dalam regresilinier sederhana, metode yang biasa digunakan dalam menduga parameter regresi adalahMetode Kuadrat Terkecil (MKT). Pendugaan parameter dengan menggunakan MKTharus memenuhi asumsi-asumsi tertentu terhadap galatnya yang dinamakan denganasumsi klasik. Jika salah satu asumsi tidak terpenuhi seperti terjadinya autokorelasi makapendugaan dengan MKT tidak esien. Oleh karena itu diperlukan metode pendugaanlain yaitu metode Bayes. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Bayes menghasilkanMSE lebih kecil dibandingkan dengan MKT, sehingga metode Bayes dapat mengatasikasus galat autokorelasi dari penduga metode OLS.Kata Kunci: Analisis Regresi Linier, Metode Kuadrat Terkecil, Metode Bayes, GalatAutokorelasi

Copyrights © 2018






Journal Info

Abbrev

jmua

Publisher

Subject

Computer Science & IT Mathematics

Description

Fokus dan Lingkup dari Jurnal Matematika FMIPA Unand meliputi topik-topik dalam Matematika sebagai berikut : Analisis dan Geometri Aljabar Matematika Terapan Matematika Kombinatorika Statistika dan Teori ...