dc.contributor.advisor | Ardana, Ngakan Komang Kutha | |
dc.contributor.advisor | Sumarno, Hadi | |
dc.contributor.author | Hadiyanto, Nenden Pratiwi | |
dc.date.accessioned | 2017-03-03T03:31:41Z | |
dc.date.available | 2017-03-03T03:31:41Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/83569 | |
dc.description.abstract | Analisis regresi logistik merupakan metode analisis data yang dapat
digunakan jika variabel respons berbentuk dikotomi dan variabel prediktor berupa
data berskala interval atau kategori. Metode yang dapat digunakan untuk menduga
parameter dalam analisis regresi logistik antara lain Maximum Likelihood Estimator
(MLE) dan Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator (SRMLE). Pada
karya ilmiah ini, model yang diduga parameternya menggunakan data hipotetik
berupa simulasi Monte Carlo. Keakuratan pendugaan parameter pada karya ilmiah
ini diukur dengan Scalar Mean Square Error (SMSE). Stochastic Restricted
Maximum Likelihood Estimator (SRMLE) lebih baik dalam pendugaan parameter
dibanding dengan Maximum Likelihood Estimator (MLE). | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | IPB (Bogor Agricultural University) | id |
dc.subject.ddc | Mathematics | id |
dc.subject.ddc | Regression | id |
dc.subject.ddc | 2016 | id |
dc.subject.ddc | Sulawesi | id |
dc.title | Pendugaan Parameter Model Regresi Logistik dengan MLE dan Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator. | id |
dc.type | Undergraduate Thesis | id |
dc.subject.keyword | analisis regresi logistik | id |
dc.subject.keyword | Maximum Likelihood Estimator (MLE) | id |
dc.subject.keyword | Scalar Mean Square Error (SMSE) | id |
dc.subject.keyword | Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator (SRMLE) | id |