ESTIMASI MODEL REGRESI WEIBULL NONPROPORTIONAL HAZARD

IKA NUR JANNAH F, Drs. Danardono, MPH., Ph.D.

2016 | Skripsi | S1 STATISTIKA

Analisis regresi parametrik Weibull pada umumnya adalah regresi parametrik Weibull hazard proporsional. Model regresi Weibull hazard proporsional mempunyai parameter scale fungsi dari kovariat dan parameter shape konstan. Namun pada kenyataanya tidak semua data yang berdistribusi Weibull dapat di estimasi menggunakan regresi Weibull hazard proporsional. Oleh karena itu, diperlukan penggeneralan model dengan membuat parameter shape fungsi kovariat. Model yang dihasilkan dari penggeneralan ini disebut model Weibull hazard nonproporsional. Metode estimasi yang digunakan untuk memperoleh estimasi parameter regresi adalah metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan metode iterasi Newton Raphson dengan bantuan software R. Analisis dilanjutkan dengan menguji koefisien parameter pada model regresi yang dihasilkan.

Most of Weibull model on parametric regression analysis is proportional hazard Weibull. Proportional hazard Weibull has scale parameter a function of covariate and constat shape parameter. In fact, not all the data has Weibull distribution can be estimated with a proportional hazard Weibull. Therefore, necessary generalization models by making the shape parameter a function of covariate. The resulting model of this generalization is called nonproportional Weibull hazard models. The estimation method which is used is the Maximum Likelihood Estimation (MLE) and the iterative Newton Raphson method with R software. Analysis following the testing of the coefficient parameter of regression being produced.

Kata Kunci : Weibull, Nonproporsional, Hazard, Maximum Likelihood Estimation (MLE)/ Weibull, Nonproportional, Hazard, Maximum Likelihood Estimation (MLE)