Skip to content
  • Tentang IOS
  • Join Us
  • Hubungi Kami
  • Organisasi Mitra
  • Akun Anda
  • Keluar
  • Masuk
  • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Indonesia
    • English
Lanjutan
  • Cari
  • Perbandingan penduga parameter...
  • Preview
  • Koleksi Nasional
  • Sitasi Cantuman
  • Kirim via Email
  • Ekspor Cantuman
    • Export to RefWorks
    • Export to EndNoteWeb
    • Export to EndNote
  • Favorit
Cover Image

Perbandingan penduga parameter maximum likelihood dan Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) pada model regresi logistik multilevel dengan peubah respon biner

Tersimpan di:
Main Author: AinunNazhiirah
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2010
Subjects:
519.5 Statistical mathematics
Online Access: http://repository.ub.ac.id/152457/1/051003904.pdf
http://repository.ub.ac.id/152457/
  • Lokasi
  • Deskripsi
  • Daftar Isi
  • Preview
  • Tampilan Petugas

Lihat Juga

  • Perbandingan Pendugaan Parameter Model AR(1) dengan Metode Maximum Likelihood Estimator (MLE) dan Metode Bayesian Marcov Chain Monte Carlo (MCMC)
    oleh: Nisak, SitiChoirun
    Terbitan: (2011)
  • Perbandingan Model Regresi Logistik Dan Model Radial Basis Function Neural Network Untuk Pengklasifikasian Peubah Respon Biner
    oleh: Arif, NurFitriyah
    Terbitan: (2013)
  • Pendugaan parameter model regresi logistik ordinal menggunakan metode maximum likelihood dengan pendekatan bootstrap
    oleh: Nadhiroh, Afidatun
    Terbitan: (2011)
  • Penerapan Metode Penalized Maximum Likelihood Estimation Untuk Mengatasi Pemisahan (Separation) Pada Model Regresi Logistik Biner
    oleh: Lusiana, EvellinDewi
    Terbitan: (2013)
  • Simulasi Model Regresi Multinomial Dengan Metode Pendugaan Maximum Likelihood Dan Bayesian
    oleh: Sidqi, KhalifaArdy
    Terbitan: (2017)

Opsi Pencarian

  • Sejarah Pencarian
  • Pencarian Lanjut

Temukan Lebih Banyak

  • Penelusuran Katalog
  • Penelusuran Alfabetis

Butuh Bantuan?

  • Tips Pencarian
  • Admin
  • Hubungi Kami
© 2025 Perpustakaan Nasional Republik Indonesia
Loading...