ESTIMASI PARAMETER DAN PENGUJIAN HIPOTESISMODEL REGRESI BURRTIGA PARAMETER TIPE XII

Abstract

Analisis regresi adalah metode statistik yang berguna untuk memeriksa dan memodelkan hubungan diantara variabel-variabel respon dan prediktor. Model regresi pada umumnya dibangun berdasarkan asumsi bahwa data mengikuti distribusi Normal, namun terbatasnya jumlah data dalam analisis dan pemodelan data statistika membuat asumsi kenormalan tidak tepat digunakan karena mungkin saja distribusi data bersifat menceng (asimetri) dan bahkan bisa juga berekor lebih tebal atau berekor lebih tipis dari distribusi normal (neo normal). Ada beberapa distribusi data yang relaksasinya mampu menangkap pola kemencengan dan ketebalan pada ekor datanya salah satunya adalah distribusi Burr.Ketika pola data menceng atau berekor tebal, pemodelan dan pengolahan data harus dilakukan secara hati-hati. Analisis klasik terutama dengan inferensi statistiknya terhadap parameter model tidak akan memberikan hasil yang lebih baik, oleh sebab itu distribusi Burr dirancang utuk mengatasi pola data yang sedikit miring atau tidak simetri karena distribusi ini didesain sebagai distribusi yang fleksibel dan adaptif. Untuk estimasi parameter regresi Burr menggunakan metode maximum likelihood estimation (MLE), namun hasil yang diperoleh tidak close form sehingga secara numerik digunakan metode iterasi Newton-Raphson. Dalam pengujian hipotesis menggunakan maksimum likelihood Ratio test (MLRT). Uji yang digunakan adalah uji serentak dan parsial yang dilakukan dengan statistik uji yang berdistribusi chi-square. Penelitian ini mengkaji estimasi parameter dan uji hipotesis model regresi Burr tiga parameter tipe XII. Hasil penelitian pada estimasi parameter dibawah populasi yaitu θ =[θ₀ , θ₁ , θ₂ , ..., θ_J], l, b dan parameter  di  bawah  H₀ yaitu l, b serta perbandingkan nilai lnlikelihood di bawah  H₀ dengan  lnlikelihood di  bawah populasi atau dengan perumusan  , pada pengujian hipotesis.