ESTIMASI PARAMETER REGRESI LINEAR BERGANDA MENGGUNAKAN METODE JACKKNIFE

DESI PURNAMASARI, Dr.Herni Utami, S.Si., M.Si.

2015 | Skripsi | S1 STATISTIKA

Jackknife merupakan salah satu metode estimasi inferensi statistika yang digunakan untuk memperoleh estimasi yang sebaik-baiknya berdasarkan data yang minimal. Salah satu kelebihan dari metode Jackknife adalah tidak membutuhkan asumsi apapun mengenai distribusi dari sampel yang dimiliki. Metode Jackknife dapat digunakan pada data berpasangan pada kasus model regresi linear. Dalam skripsi ini, metode Jackknife diterapkan untuk mengestimasi parameter regresi linear berganda. Analisis regresi linear merupakan suatu teknik analisis untuk mengetahui hubungan antara 2 variabel atau lebih serta estimasinya menggunakan model matematika yang disebut model regresi, yakni dengan mencari model yang sangat baik untuk menggambarkan masalah kausalitas/ sebab akibat adalah metode kuadrat terkecil.

Jackknife is one inference statistical estimation methods used to obtain the best possible estimate based on minimal data. One of the advantages of the Jackknife method is not require any assumptions about the distribution of the sample owned. Jackknife method can be used on the data pairs in the case of linear regression models. In this paper, Jackknife method is applied to estimate the parameters of linear regression. Linear regression analysis is analytical technique to determine the relathionship between two or more variables and estimation using mathematical model called the regression model, by searching the best model to describe the causality problem/ causal relationship is the least square method.

Kata Kunci : Metode Jackknife, Regresi Linear Ganda, Ordinary Least Square(OLS)