LEAST SQUARE AND RIDGE REGRESSION ESTIMATION

Muh. Irwan Muh. Irwan

Sari


Metode kuadrat terkecil atau Ordinary Least Square (OLS) merupakan suatu metode penaksiran koefisien regresi yang paling sederhana. Jika diantara variabel bebas terjadi multikolinearitas sempurna (koefisien korelasi antar variabel bebas sama dengan 1), maka metode OLS tidak dapat digunakan. Sedangkan jika terdapat multikolinearitas hampir sempurna, meskipun OLS dapat digunakan tapi galat yang dihasilkan akan menjadi besar, serta variansi inflasi faktor akan besar pula, padahal nilai estimasi yang diinginkan haruslah memiliki galat dan variansi yang minimum, sehingga digunakan metode regresi gulud.
Metode regresi gulud merupakan salah satu alternatif yang baik untuk mengatasi multikolinearitas diantara variabel-variabel bebas, karena memberikan tetapan bias yang relatif kecil dan memberikan variansi yang minimum. Adapun estimator regresi gulud yaitu: 𝜷𝑅(𝑐)=(𝐙𝑇𝐙+𝑐𝐈)−1 𝐙𝑇𝒀
dimana c bilangan positif, pada umumnya terdapat pada selang [0,1] atau 0≤𝑐≤1. Jika c = 0 maka koefisien regresi gulud sama dengan koefisien regresi linear dengan menggunakan metode kuadrat terkecil.

Kata Kunci


regresi linear ganda, multikolinearitas, regresi gulud

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Alan, Lee J dan Seber George. Linear Regression Analisi Secon Edition. Canada: Published Simultaneously, 2003.

Djohart. Multikolinearitas dan autokorelasi (http : //djonhart.economic-policy.info/

lecture/be/Bahan_Kuliah_7.pdf

Heumann Christian, et al., eds., Linear Models and Generalizations Least Squares and Alternatives Third Extended Edition. German: Springer, 1995.

Ilyas, Baharuddin dan Muhammad Arif Tiro. Statistika Terapan untuk Ilmu Ekonomi dan Ilmu Sosila Edisi Kedua . Makassar: Adhira Publisher, 2002.

Iriawan, Nur dan Septin Puji Astuti, Mengolah Data Statistik dengan mudah menggunakan minitab 14. Yokyakarta: Andi, 2006.

Myers, Raymond H dan Ronald Ewalpole, Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan edisi ke-4. Bogor: ITB, 1995.

Norman, Draper dan Harry Smith. Analisis Regresi Terapan Edisi Kedua. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1992.

Paulson, S. Daryl. Handbook Of Regression and Modeling. Francis: Taylor & Francis Grup, 2007.

Ryan, Thomas P. Modern Regression Method. Canada : Published Simultaneously, 1997.

Sumantri, Bambang. Model Linear Terapan Buku II Analisis Regresi Ganda. Bogor: FMIPA-IPB.1997.

Sunyoto, Danang, Analisis Regresi dan Uji Hipotesis . Yogyakarta : MedPress. 2008.

Tiro, Muhammad Arif. Analisis Korelasi dan Regresi Edisi Kedua .Makassar: Makassar university press, 2002).

----------------------------. Dasar-dasar Statistika. Makassar: State University Of makassar Press, 1999.

Weisberg, Sanford. Applied Linear Regression. Canada : Published Simultaneously, 1947.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.