Regresi dengan Pencilan - PowerPoint PPT Presentation

doane
regresi dengan pencilan n.
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Regresi dengan Pencilan PowerPoint Presentation
Download Presentation
Regresi dengan Pencilan

play fullscreen
1 / 21
Download Presentation
Regresi dengan Pencilan
180 Views
Download Presentation

Regresi dengan Pencilan

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. RegresidenganPencilan EniSumarminingsih, Ssi, MM

  2. IdentifikasiPencilanpada Y Dalambeberapaanalisisregresiseringkaliditemukanadanyaamatanekstrem, yaitubernilaijauhdenganamatan yang lain dalamsampel Adanyaamatanekstremataupencilaninidapatmenyebabkan residual yang besardanseringkalimemilikiefek yang besarpadadugaanfungsiregresi yang menggunakanOLS sehinggapendugakoefisienregresimenjadi bias danatautidakkonsisten

  3. Pencilanharusditelitidenganhati – hatiapakahsebaiknyaamataninidipertahankanataudihilangkan. Jikadipertahankan, efekpencilaniniharusdikurangi

  4. SuatuamatandapatmenjadipencilanpadaY ataupadaX ataupadakeduanya

  5. PendeteksianOutlier Untukpendeteksianpencilan , diperlukansuatumatriks yang dinamakan hat matrix yang dilambangkandenganH

  6. Penduga Y dapatditulissebagai Dengan

  7. Elemendiagonal darimatriksHmemberikaninformasitentang data observasi yang mempunyainilaileverage yang besar Elemen diagonal ke-idarimatriksH yang dilambangkandenganhiidiperolehdari:

  8. Denganadalahvektorbaris yang berisinilai-nilaidarivariabelbebasatauindependendalampengamatanke-i. Padaelemen diagonal matriksH, diperoleh dimana p adalahbanyaknyapeubahdalammodel

  9. Pendeteksianpencilanpada X Jikanilailebihbesardarimakapengamatanke-idikatakansebagaioutlier pada X (leverage point).

  10. PendeteksianPencilanpada Y Hipotesisyang digunakanuntukmengujiadalah: H0 : Pengamatanke-ibukanoutlier H1 : Pengamatanke-imerupakanoutlier Statistikujiyang dapatdigunakanuntukmengujiadalahstudentized residual ataustudentized deleted residual yang didefinisikan:

  11. PendeteksianPencilanpada Y Kriteriayang digunakanuntukmengujiadatidaknyaoutlieradalah dimana p adalahbanyaknyavariabelbebasditambahsatu

  12. PendeteksianPengamatanBerpengaruh Pengamatanberpengaruh • merupakanpengamatan yang berpengaruhbesardalampendugaankoefisienregresi • memilikinilaigalatatausisaan yang besarataumungkin pula tidak, tergantungpada model yang digunakan

  13. Metodeuntukmendeteksipengamatanberpengaruh • Cook’s Distance Cook’s Distance merupakanjarakantarapendugaan parameter dengan MKT yang diperolehdari n pengamatanatauobservasiyaitudanpendugaan parameter yang diperolehdenganterlebihdahulumenghapuspengamatanatauobservasike-iyaitu

  14. Jaraktersebutdapatdituliskansebagaiberikut: dengan

  15. Hipotesisuntukmengujiadanyapengamatanberpengaruhadalahsebagaiberikut:Hipotesisuntukmengujiadanyapengamatanberpengaruhadalahsebagaiberikut: H0 : Pengamatanke-itidakberpengaruh H1 : Pengamatanke-iberpengaruh kriteria yang digunakanuntukmengujihipotesistersebutadalahsebagaiberikut:

  16. 2. The Difference In Fits Statistic (DFITS) Hipotesisuntukmengujiadanyapengamatanberpengaruhadalahsebagaiberikut: H0 : Pengamatanke-itidakberpengaruh H1 : Pengamatanke-iberpengaruh merupakanpengaruhpengamatanatauobservasike-ipadanilaiduga yang didefinisikansebagai

  17. Kriteriayang digunakanuntukmengujihipotesistersebutadalah

  18. MetodeuntukPenangananPencilan • MetodeTheil Merupakanmetoderegresinonparametrik Tidakterpengaruhterhadapadanya data outlierataupencilan Asumsi: • Contoh yang diambilbersifatacakdankontinyu; • Regresibersifat linier; • Data diasumsikantidakberdistribusi normal.

  19. Misalkanterdapatn pasanganpengamatan, (X1, Y1), (X2, Y2), …, (Xn, Yn), persamaanregresi linier sederhanaadalah: Theil (1950) dalamSprent (1991, hal 179-180) mengusulkanperkiraanslopegarisregresisebagai median slopedariseluruhpasangangarisdarititik-titikdengannilaiX yang berbeda

  20. Untuksatupasangan (Xi, Yi) dan(Xj, Yj) slope-nyaadalah untuki < j pendugadinotasikandengandinyatakansebagai median darinilai-nilaisehingga

  21. Tugas 1 • Deteksipencilanpada X danpada Y • Deteksiadakahpengamatanberpengaruh • Dugalah beta menggunakanmetodeTheil ** PerhitungandilakukandiExcell **DipresentasikanMinggudepan