Pemilihan Metode Beta-Binomial Dan Logistic-Normal Dalam Mengatasi Overdispersi Pada Regresi Logistik
| Main Author: | Yuniana, DevaRizky |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/153803/1/Skripsi.pdf http://repository.ub.ac.id/153803/ |
Daftar Isi:
- Analisis regresi logistik digunakan untuk mengetahui hubungan peubah prediktor (X) dengan peubah respon (Y) yang bertipe kategorik. Dalam regresi logistik, peubah respon (Y) diasumsikan berdistribusi binomial dengan ragam pengamatan sama dengan ragam dugaan. Apabila ragam pengamatan lebih besar dari ragam dugaan maka terjadi overdispersi. Konsekuensi adanya overdispersi adalah kesalahan dalam penarikan kesimpulan akibat galat baku yang underestimate. Salah satu metode yang dapat mengakomodasi masalah overdispersi adalah metode Williams, namun terdapat kelemahan dari metode tersebut. Sebagai alternatif model regresi beta- binomial dan regresi logistic-normal dapat mengakomodasi masalah overdispersi pada regresi logistik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui data dari hasil rancangan yang sesuai dimodelkan menggunakan regresi beta-binomial dan regresi logistic-normal. Adapun data yang digunakan adalah 3 data sekunder, di mana data 1 merupakan hasil rancangan dengan pengelompokan sedangkan data 2 dan 3 merupakan hasil rancangan tanpa pengelompokan serta terindikasi overdispersi. Berdasarkan uji kesesuaian model dan nilai AIC dihasilkan bahwa data dari hasil rancangan dengan pengelompokan lebih sesuai dimodelkan menggunakan regresi logistic-normal dan data dari rancangan tanpa pengelompokan lebih sesuai dimodelkan menggunakan regresi beta-binomial.