NURMALA SARI (2018) PEMODELAN GENERALIZED POISSON REGRESSION(GPR)UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON KASUS HIVDI PROVINSI RIAU. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER_2018139MT.pdf Download (135kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN_2018139MT.pdf Download (667kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK_2018139MT.pdf Download (271kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR_2018139MT.pdf Download (221kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI_2018139MT.pdf Download (177kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I_2018139MT.pdf Download (362kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II_2018139MT.pdf Download (613kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III_2018139MT.pdf Download (187kB) | Preview |
|
Text
9. BAB IV_2018139MT.pdf Restricted to Repository staff only Download (545kB) |
||
|
Text
10. BAB V_2018139MT.pdf Download (309kB) | Preview |
|
|
Text
11. DAFTAR PUSTAKA_2018139MT.pdf Download (292kB) | Preview |
Abstract
Regresi poisson umumnya digunakan untuk menganalisis data dengan asumsi rata-rata dan variansinya sama (equidispersi). Tetapi secara umum data, seringkali terjadi variansi melebihi nilai rata-ratanya atau overdispersi. Model Regresi Poisson Tergeneralisir digunakan untuk mengatasi masalah overdispersi. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan data kasus HIV di Provinsi Riau tahun 2015. Estimasi parameter menggunakan metode Maximum log Likelihood Estimation (MLE). Hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh terhadap data kasus HIV adalah tenaga kesehatan per 100 (X4), fasilitas kesehatan per 100 (X5), persentase penduduk usia 25-34(X6)dengan model pendugaan kasus HIV yaitu μ = exp(5,670-0,109X4-0,072X5+0,171X6+
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | 500 Ilmu-ilmu Alam dan Matematika > 510 Matematika |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Matematika |
Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
Date Deposited: | 23 Jul 2019 04:25 |
Last Modified: | 23 Jul 2019 04:25 |
URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/16599 |
Actions (login required)
View Item |