Perpustakaan Universitas Negeri Jakarta

Katalog (Tugas Akhir/Skripsi/Tesis/Disertasi)

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
No image available for this title
Penanda Bagikan

Text

Penerapan regresi zero-inflated negative binomial untuk mengatasi kasus overdispersi pada regresi poisson

Ardhiani, Musvirah - Nama Orang;

ABSTRAK

MUSVIRAH ARDHIANI, 3125111206. Penerapan Regresi Zero Inflated
Negative Binomial untuk Mengatasi Kasus Overdispersi pada
Regresi Poisson. Skripsi. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Alam, Universitas Negeri Jakarta. 2015.
Analisis regresi Poisson merupakan analisis regresi nonlinier dari distribusi
Poisson dimana analisis ini sangat cocok digunakan dalam menganalisis
data diskrit (count). Peubah respon yang mengikuti distribusi Poisson ini memiliki
asumsi dimana nilai rata-rata sama dengan nilai variansinya. Akan tetapi,
dalam beberapa kasus peubah respon memiliki nilai variansi sampel yang lebih
besar dari nilai rataannya atau yang dikenal dengan istilah overdispersi. Jika
regresi Poisson diterapkan pada kasus yang mengalami overdispersi, maka model
yang dihasilkannya tidak tepat. Salah satu penyebab terjadinya overdispersi
ialah banyaknya nilai nol pada peubah respon (excess zeros). Model yang akan
digunakan dalam mengatasi kasus tersebut adalah dengan menggunakan model
regresi Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB). Model regresi Zero-Inflated Negative
Binomial merupakan model regresi yang dibentuk dari distribusi campuran
Poisson-Gamma. Penaksiran parameter regresi ZINB dapat dilakukan dengan
menggunakan metode Estimasi Maksimum Likelihood yang diikuti dengan
prosedur algoritma Newton Raphson. Model regresi ini akan diterapkan pada
kasus jumlah penderita HIV/AIDS di Provinsi Jawa Barat tahun 2013. Peubah
penjelas yang digunakan dalam kasus tersebut adalah jumlah korban penyalahgunaan
narkoba, jumlah tuna susila serta jumlah orang yang menggunakan alat
kontrasepsi.

Kata kunci : overdispersi, excess zeros, regresi Poisson, distribusi Binomial
Negatif, regresi Zero-Inflated Negative Binomial.

Bibliografi : lembar 47-50


Ketersediaan
#
UPT Perpustakaan UNJ (CD.03.2016.005) SK 9110
SS00009110
Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
SK 9110
Penerbit
Jakarta : Prodi Pendidikan Matematika FMIPA UNJ., 2016
Deskripsi Fisik
ix, 67 lembar : il. ; 30 cm.
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Overdispersi, Excess Zeros, Regresi Poisson
Regresi Poisson, Distribusi Binomial Negatif
Regresi Zero-Inflated Negative Binomial
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Musvirah Ardhiani
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

Perpustakaan Universitas Negeri Jakarta
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Sejarah awal perpustakaan berasal dari perpustakaan Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Indonesia (FKIP UI). Pada tahun 1999 sesuai dengan Keputusan Presiden RI No.93/1999, IKIP Jakarta berubah statusnya menjadi Universitas Negeri Jakarta. Maka Perpustakaan IKIP Jakarta mengubah nama pula menjadi Perpustakaan Universitas Negeri Jakarta.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2026 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?