REGRESI TERBOBOTI GEOGRAFIS BAYES; BAYESIAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION

MAULIA DARMASTUTI, Gunardi

2013 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Bayesian Geographically Weighted Regression merupakan pendekatan regresi spasial dimana masing-masing variabel diberikan bobot sesuai dengan jarak antar lokasi pengamatan. Selain itu, analisis Bayesian Geographically Weighted Regression dapat menangani masalah pencilan atau ragam tidak konstan antar amatan yang belum tertangani oleh analisis Geographically Weighted Regression. Dengan memasukkan beberapa nilai prior, akan didapatkan model terbaik untuk data spasial yang memiliki efek heteroskedastik. Bobot yang digunakan untuk analisis regresi geografis ini antara lain Gaussian Kernel, Bisquare Kernel, Adaptive Bisquare Kernel, dan Adaptive Gaussian Kernel. Untuk menghitung bobot, diperlukan bandwidth yang merupakan ukuran jarak fungsi pembobot dan sejauh mana pengaruh lokasi terhadap lokasi lain, dimana nilai bandwidth optimal dapat diperoleh dengan Cross Validation (CV).

Kata Kunci : Gaussian Kernel; Bisquare Kernel; Adaptive Bisquare Kernel; dan Adaptive Gaussian Kernel, Bandwidth, Geographically Weighted Regression, Bayesian Geographically Weighted Regression; prior; Gibbs Sampling