ESTIMATOR KERNEL DALAM MODEL REGRESI NONPARAMETRIK

Main Authors: Gede Sukarsa, I Komang, Made Srinadi, I Gusti Ayu
Format: Article application/pdf eJournal
Bahasa: eng
Terbitan: Jurnal Matematika , 2012
Subjects:
Online Access: http://ojs.unud.ac.id/index.php/jmat/article/view/2918
Daftar Isi:
  • Analisis regresi nonparametrik merupakan metode pendugaan kurvaregresi yang digunakan jika tidak ada informasi sebelumnya te,ntang benttrk kurvaregresi atau tidak terikat pada asumsi bentuk fungsi tertentu. Estimasi fungsiregresi nonparametrik dilakukan berdasarkan daA pengamatan dengan menggunakanteknik pemulusan (smoothing). Penelitian ini bertujuan untuk memperlihatkanpendekatan estimator kernel dalam regresi nonparametik padadata sekunder,yaitu data motorcycle. Hasil penelitian ini menunjukkan batrwa penggunaanfungsi kernel yang berbda yaitu fungsi kernel Triangle dan kernel Gaussian denganbandwidth optimal menghasilkan estimasi kurva regresi yang hanrpir saura, sehinggadapat dituojukkan bahwa pemilihan bandwidth lebih penting dibandingkandengan pernilihan fungsi kernel.