Oleh : Ibu Sri Sutarsi
Dalam regresi parametrik bentuk kurva regresi diasumsikan diketahui, untuk dapat menggunakan pendekatan regresi parametrik, diperlukan pengetahuan masa lalu tentang karakteristik data yang akan diselidiki. Berbeda dengan pendekatan regresi nonparametrik, dalam regresi nonparametrik bentuk kurva regresi diasumsikan tidak diketahui. Kurva regresi nonparametrik hanya diasumsikan smooth (mulus) dalam arti termuat di dalam suatu ruang fungsi tertentu. Data diharapkan mencari sendiri bentuk estimasinya, tanpa dipengaruhi oleh faktor subyektifitas dari perancang penelitian. Dengan demikian, pendekatan regresi nonparametrik memiliki fleksibilitas yang tinggi (Eubank,1988).
Regresi nonparametrik yang diawali dengan penelitian tentang Histogram dan Kernel (Hardle, 1990), selanjutnya mendapat perhatian yang sangat luas dari para peneliti, dan terdapat banyak model pendekatan regresi nonparametrik yang telah dikembangkan seperti spline (Budiantara, 1999; Wahba,Dalam regresi parametrik bentuk kurva regresi diasumsikan diketahui, untuk dapat menggunakan pendekatan regresi parametrik, diperlukan pengetahuan masa lalu tentang karakteristik data yang akan diselidiki. Berbeda dengan pendekatan regresi nonparametrik, dalam regresi nonparametrik bentuk kurva regresi diasumsikan tidak diketahui. Kurva regresi nonparametrik hanya diasumsikan smooth (mulus) dalam arti termuat di dalam suatu ruang fungsi tertentu. Data diharapkan mencari sendiri bentuk estimasinya, tanpa dipengaruhi oleh faktor subyektifitas dari perancang penelitian. Dengan demikian, pendekatan regresi nonparametrik memiliki fleksibilitas yang tinggi (Eubank,1988).
1
1990; Budiantara, et. al., 1997), Deret Fourier dan Wavelets (Antoniadis, et. al.,1994), Deret ortogonal (Eubank,1988).
Download Bab I Bab II Bab III Bab IV Bab V
Sharing Materi ....
No comments:
Post a Comment