Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pencocokan suatu model logistik terhadap data binomial memerlukan penaksiran parameter dari model. Proses penaksiran parameter ini menggunakan keseluruhan pengamatan yang ada dalam data. Setelah taksiran parameter dihasilkan dan model tersebut digunakan untuk mencocokkan data, mungkin tidak setiap pengamatan dalam data sesuai dengan model. Hal tersebut dapat disebabkan karena data mengandung outlier, yaitu pengamatan yang nilainya jauh lebih besar atau lebih kecil jika dibandingkan dengan mayoritas pengamatan dalam data. Selain itu, ketidakcocokan model terhadap data dapat pula disebabkan karena kesalahan dalam pemilihan fungsi penghubung yang digunakan dalam model. Pada tugas akhir ini, dibahas suatu prosedur forward search untuk memeriksa kesesuaian data binomial pada model logistik sederhana. Plot dari statistik-statistik diagnostik yaitu residual deviansi dan statistik skor selama proses forward search digunakan untuk melihat sejauh mana pengaruh dari setiap pengamatan individual dalam data binomial. Statistik skor akan digunakan dalam pengujian kecukupan fungsi penghubung. "

"Runtun waktu merupakan barisan data yang diukur pada interval waktu yang periodik. Pada pengambilan data runtun waktu seringkali ditemukan adanya outlier, yang dapat mempengaruhi taksiran parameter autoregressive dan peramalan data. Pada skripsi ini diperkenalkan teknik baru untuk mendeteksi outlier pada model autoregressive dan mengidentifikasi jenis outlier sebagai additive atau innovation. Teknik ini diperkenalkan oleh Allan McQuarrie dan Chih L. Tsay, dan dapat digunakan tanpa diketahuinya model order sebenarnya, waktu terjadinya outlier, dan jenis outlier. Pertama, akan dicari taksiran besaran outlier yang meminimumkan residual sum of square (SSE). Kemudian dari taksiran tersebut akan didapatkan pengurangan terhadap SSE yang nantinya akan digunakan untuk mendapatkan besaran pendeteksian outlier dan juga digunakan untuk mengidentifikasi jenis outlier. Akan dicari pula penaksir yang robust untuk standar deviasi."