Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Salah satu asumsi penting dari model regresi linier adalah bahwa kesalahan (error) tidak berkorelasi. Jika kesalahan pada satu pengamatan berkorelasi dengan pengamatan sebelumnya maka asumsi ini dilanggar. Pelanggaran ini disebut dengan Autokorelasi. Timbulnya masalah autokorelasi mengakibatkan penaksiran parameter dengan metode kuadrat terkecil tidak lagi memenuhi Teorema Gauss-Markov. Untuk model autoregresif tingkat satu masalah autokorelasi dideteksi dengan menggunakan uji Durbin-Watson dan kemudian diselesaikan dengan Iterasi Cochrane-Orcutt.

Abstrak :
ABSTRAK Suatu proses {Z_t,t=0,1,2,...} memiliki model TAR(1), yaitu adalah koefisien parameter dan α_t merupakan variabel acak yang iid dengan mean 0. Petrucelli dan Woolford (1984) memberikan kondisi ergodik pada model TAR(1)dan estimasi parameter yang dapat diperoleh melalui metode least square.Simulasi dilakukan dengan membangkitkan α_t dan Z_t secara acak, serta dilakukan pada nilai-nilai parameter tertentu.

---

ABSTRACT A process {Z_t,t=0,1,2,...} has TAR(1) model that is parameter coefficients and α_t are a sequence of iid random variables with mean 0. Petrucell and Woolford (1984) gave an ergodic condition on TAR(1) model and parameter estimation using least square method. Simulation are done using generated κ_t and Z_t with some different values of parameter.