PENDUGAAN REGESI SEMIPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN MODEL CAMPURAN LINEAR

Abstract

Hubungan fungsional antara respon dengan peubah penjelas pada  regresi linear berganda berbentuk parametrik dengan metode pendugaan parameternya adalah metode kuadrat terkecil. Pada regresi semiparametrik, hubungan  fungsional antara respon dengan peubah penjelas dapat berbentuk parametrik atau nonparametrik. Metode yang banyak digunakan untuk pendugaan regresi semiparametrik adalah algoritma backfitting yang dikemukakan oleh Hastie & Tibshirani (1990). Pada penelitian ini pendugaan regresi parametrik didekati dengan model campuran linear. Keuntungan utama pendekatan  dengan model campuran linear adalah menggunakan metode ML atau REML sehingga memberi kemudahan dalam seleksi model dan penarikan kesimpulan