Pemodelan Overdispersi dalam Analisis Data BinerMelalui Model Regresi William
Abstract
Dalam pemodelan data biner seringkali dijumpai suatu kasus yang disebut dengan
overdispersi. Munculnya masalah overdispersi dalam pengamatan data biner dapat dijelaskan oleh
dua hal, yaitu: adanya keragaman dalam peluang respon dan adanya korelasi antar peubah respon.
Konsekuensi dari adanya overdispersi ini adalah dapat menimbulkan kekeliruan dalam membuat
suatu kesimpulan mengenai hubungan antara respon dengan sejumlah peubah penjelasnya. Dalam
makalah ini akan diusulkan suatu model yang menangani masalah overdispersi seperti yang
diungkapkan oleh William (1982).
overdispersi. Munculnya masalah overdispersi dalam pengamatan data biner dapat dijelaskan oleh
dua hal, yaitu: adanya keragaman dalam peluang respon dan adanya korelasi antar peubah respon.
Konsekuensi dari adanya overdispersi ini adalah dapat menimbulkan kekeliruan dalam membuat
suatu kesimpulan mengenai hubungan antara respon dengan sejumlah peubah penjelasnya. Dalam
makalah ini akan diusulkan suatu model yang menangani masalah overdispersi seperti yang
diungkapkan oleh William (1982).
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)DOI: https://doi.org/10.29313/jstat.v5i1.914
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright Notice
STATISTIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.