Pemilihan Model Regresi Terbaik dengan Bayesian Information Criterion (Bic)
Penulis Utama
:
Nurul Kustinah
NIM / NIP
:
M0106057
×Nurul Kustinah, 2011. PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK
DENGAN BAYESIAN INFORMATION CRITERION (BIC). Fakultas
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Sebelas Maret.
Pemilihan model regresi linear terbaik adalah memilih model regresi linear
yang memiliki kecocokan dengan data. Terdapat beberapa kriteria sebagai tolak
ukur untuk menilai suatu kecocokan model dengan data, salah satu satunya
adalah BIC.
BIC merupakan metode pemilihan model terbaik dari beberapa kandidat
model. Kriteria pemilihan model dengan menggunakan BIC didasarkan pada
teorema Bayesian dan metode MLE. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji
ulang metode BIC dan menerapkannya dalam pemilihan model regresi terbaik.
Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa BIC memiliki bentuk umum
yaitu
| = −2ln
+ ln .
Dalam memilih model regresi terbaik dengan BIC dilakukan dengan memilih
model dengan nilai BIC terkecil yang didapat dari
= ln2 + ln ! + "#
$ ln + 1.
Kata kunci: regresi linear, teorema Bayesian, MLE, BIC.
×
Penulis Utama
:
Nurul Kustinah
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0106057
Tahun
:
2012
Judul
:
Pemilihan Model Regresi Terbaik dengan Bayesian Information Criterion (Bic)
