UJI KOEFISIEN VARIANSI KONSTAN DALAM REGRESI NONPARAMETRIK

ABSTRAK Tulisan ini membahas uji baru untuk hipotesis koefisien variansi konstan dalam model umum regresi nonparametrik. Uji ini didasarkan pada estimasi jarak antara kuadrat dari fungsi regresi dan fungsi varians. Dalam tulisan ini telah dilakukan pengujian formal untuk hipotesis dari koefisien va...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Asri Ode Samura
Format: Article
Language:English
Published: Institut Keguruan dan Ilmu Pendidikan Siliwangi; Indonesia Mathematics Educators' Society 2015-07-01
Series:Infinity
Online Access:http://e-journal.stkipsiliwangi.ac.id/index.php/infinity/article/view/79
Description
Summary:ABSTRAK Tulisan ini membahas uji baru untuk hipotesis koefisien variansi konstan dalam model umum regresi nonparametrik. Uji ini didasarkan pada estimasi jarak antara kuadrat dari fungsi regresi dan fungsi varians. Dalam tulisan ini telah dilakukan pengujian formal untuk hipotesis dari koefisien variansi konstan dalam regresi nonparametrik yaitu dengan melakukan sebuah uji simulasi kecil, yang mana hipotesis nol akan ditolak jika persamaannya terpenuhi, dan sebaliknya hipotesis nol akan ditolak jika hipotesisnya tidak terpenuhi. Dengan menggunakan teknik smoothing yakni fungsi kernel dalam hal ini dilakukan uji simulasi kecil untuk membuktikan hipotesis uji bootstrap Kata Kunci : Analisis Regresi, Regresi Parametrik, Regresi Nonparametrik, Teknik Smoothing, Kernel, Bootstrap     ABSTRACT This write propose a new test for the hypothesis of a constant coefficient of variance in the common nonparametric regression model. The test is based on the estimated distance between the square of the regression function and variance function. In this write have been done a formal test for the hypothesis of a constant coefficient of variance in nonparametric regression is to perform a small simulation test, in which the null hypothesis is rejected if the equation is fulfilled, and otherwise the null hypothesis is rejected if the hypothesis is not fulfilled. By using the smoothing technique that is the kernel function in this small simulation test to prove the hypothesis of the bootstrap test. Keywords: Regression Analysis, Regression Nonparametric, Smoothing Technique, Kernel, Bootstrap
ISSN:2089-6867
2460-9285