PENANGANAN OVERDISPERSI MENGGUNAKAN REGRESI M-KUANTIL DENGAN RESAMPLING BOOTSTRAP UNTUK SMALL AREA ESTIMATION
Suatu area dikatakan kecil apabila sampel yang diambil pada area tersebut tidak mencukupi untuk melakukan suatu pendugaan langsung dengan hasil dugaan yang akurat. Small area estimation (SAE) merupakan suatu teknik statistika untuk menduga parameter-parameter pada area kecil dengan memanfaatkan info...
Saved in:
Main Author: | Oktarin, Sella Aji (Author) |
---|---|
Other Authors: | Anggraeni, Dian (Contributor), Hadi, Alfian Futuhul (Contributor) |
Format: | Academic Paper |
Published: |
2015-12-01T05:22:56Z.
|
Subjects: | |
Online Access: | Get Fulltext |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
PENANGANAN OVERDISPERSI PADA PEMODELAN DATA CACAHAN MENGGUNAKAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA RCIM (ROW COLUMN INTERACTION MODEL)
by: Susilowati, Upik
Published: (2015) -
PENANGANAN OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON MENGGUNAKAN REGRESI ZERO-TRUNCATED NEGATIVE BINOMIAL : Studi Kasus Banyak Kematian Bayi di Kota Cimahi Tahun 2017
by: Intan Nur Puspitasari, -
Published: (2019) -
PENGGUNAAN METODE RESAMPLING BOOTSTRAP UNTUK DATA SIMULASI TIME SERIES MODEL ARIMA
by: MONALISA, Andika
Published: (2016) -
Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling
by: Zhong, Xungao, et al.
Published: (2014) -
Optimization of data resampling through GA for the classification of imbalanced datasets
by: Galli, Filippo, et al.
Published: (2019)