Regresi logistik untuk data respon polytomous

Faula Arina

Abstract


Regresi Logistik untuk data respon polytomous digunakan untuk menentukan hubungan antara peubah respon bersifat lebih dari dua kategori dengan satu atau lebih peubah prediktor kontiny u maupun kategorik. Regresi Logistik untuk data respon polytomous adalah regresi logistik multinomial yang terdiri dari regresi logistik nominal dan ordinal. Pendugaan parameter model regresi logistik nominal dan ordinal dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Indikator pemilihan model terbaik untuk fungsi MLE adalah Akaike Information Criteria (AIC). Berdasarkan analisa data , dapat dibuktikan bahwa peubah respon berskala ordinal selain dianalisis menggunakan regresi logistik ordinal dapat pula dianalisis menggunakan regresi logistik nominal. Hasil pemilihan model regresi ordinal dan nomi n al terbaik pada kasus hubungan kepuasan konsumen dalam merasakan masakan dengan tambahan keju dari empat merk berdasarkan AIC menghasilkan regresi logistik ordinal sebagai model terbaik .


Keywords


AIC; ordinal; polytomous; regresi logistik; regresi logistik multinomial

Full Text:

PDF

References


Agresti, A. ( 2007). An Introduction to Categorical Data Analysis Second Edition. John Wiley and Sons, Inc.

Crawly, M.J. ( 2013). The R Book Second Edition.Chapman and Hall. John Wiley and Sons, Inc.

Dobson, A.J. ( 2001). An Introduction to Generalized Linier Models Second Edition. Chapman Hall/CRC Texts in Statistical Science Series.

Hosmer, D.W dan Lemeshow S., (1989), Applied Logistic Regression, John Wiley and Sons, New York.

McCullagh, P. and Nelder, JA ( 1983). Generalized Linier Models Second Edition.Chapman and Hall.




DOI: http://dx.doi.org/10.36055/jiss.v5i1.6502

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


  is supported by