PENGGUNAAN MODEL REGRESI QUASI LIKELIHOOD UNTUK MENGATASI MASALAH OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON

Salah satu masalah utama dalam menganalisis data menggunakan model regresi poisson adalah overdispersi. Kehadiran kondisi ini dalam model menyebabkan estimasi koefisien regresi yang diperoleh cenderung menyimpang dari nilai parameter sebenarnya. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menunjuk...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Robertus Dole Guntur, Keristina Br Ginting, Ganesha Lapenangga Putra, Jeanete Y Nenabu
Format: Article
Language:English
Published: Universitas Nusa Cendana 2022-11-01
Series:Jurnal Diferensial
Subjects:
Online Access:https://ejurnal.undana.ac.id/index.php/JD/article/view/8734
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Salah satu masalah utama dalam menganalisis data menggunakan model regresi poisson adalah overdispersi. Kehadiran kondisi ini dalam model menyebabkan estimasi koefisien regresi yang diperoleh cenderung menyimpang dari nilai parameter sebenarnya. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menunjukkan bagaimana menyelesaikan masalah overdispersi dengan menggunakan model regresi quasi likelihood. Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan ukuran sampel sebanyak 316. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai khi kuadrat pearson dan nilai Devians dalam pengujian Goodness of Fit pada regresi quasi likelihood mendekati nilai distribusi khi kuadrat dengan derajat bebas 313. Dengan demikian  penggunaan model regresi  Quasi Likelihood lebih memadai dari pada model regresi Poisson dalam menangani data yang teroverdispersi.
ISSN:2775-9644