UJI HIPOTESIS DALAM REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE

Abstract

Diberikan model regresi ( ) , 1, 2, , i i i y f x i n    dengan f(x i ) merupakan kurva regresi. Kurva regresi f dihampiri dengan fungsi spline, sehingga diperoleh regresi spline y S x   dengan S(x ( ) , ) adalah fungsi spline. Estimasi kurva regresi diperoleh dari optimasi Weighted Least Square (WLS). Sedangkan pemilihan titik knot menggunakan metode i i i i Generalized Cross Validation (GCV). Inferensi statistik khususnya uji hipotesis untuk kurva f dengan pendekatan spline dapat dilakukan dengan metode Likelihood RatioTest (LRT). Estimator diperoleh dari membandingkan fungsi likelihood dibawah populasi dan fungsi likelihood dibawah H . Selanjutnya uji hipotesis yang diperoleh dengan spline diaplikasikan pada data berat badan dan umur balita di Jawa Timur. 0