Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model cox stratifikasi merupakan modifikasi dari model cox proportional hazard ketika ada covariate yang tidak memenuhi asumsi PH. Modifikasi dilakukan dengan membentuk strata yang berasal dari kombinasi kategori covariate yang tidak memenuhi asumsi PH, sehingga akan didapat model cox proportional hazard untuk tiap strata. Koefisien regresi pada model cox stratifikasi ditaksir dengan metode maksimum partial likelihood. Sebagai contoh penerapan digunakan data berupa waktu sampai meninggal untuk seseorang yang mengidap penyakit kanker paru-paru, dengan awal pengamatan saat pasien diberi suatu perlakuan. Diperoleh hasil bahwa model cox stratifikasi dapat digunakan untuk memperbaiki hasil dari model cox PH. Berdasarkan grafik fungsi survival, ada perbedaan ?survival experience? dari individu-individu pada strata yang berbeda.

---

Stratified cox model is a modification of the cox proportional hazard model when there are covariates that violate the PH assumption. The modification is done by forming stratum from combination of covariate category that does not satisfy the PH assumption, so the cox PH model for each stratum will be obtained. Regression coefficients in the stratified cox model are estimated using maximum partial likelihood method. An example, data of the time to event for lung cancer patient, where event is death is used. The study start when a patient is given a treatment and end when the event occurred or censored. It showed that stratified cox model can be used to improve the cox proportional hazard model, by showing different survival experience for patients in different stratum."

"Tugas akhir ini bertujuan menjelaskan prosedur penaksiran parameter model survival bivariat yang dibangun melalui copula dengan menggunakan metode Pseudo likelihood. Pada tugas akhir ini diberikan suatu contoh penggunaan copula dalam memodelkan data pasangan survival time yang tersensor kanan. Fungsi survival bivariat dari pasangan-pasangan survival time yang tersensor kanan ini dibentuk dengan menggunakan copula yang berasal dari famili copula Clayton. Pada model survival bivariat yang berbasis copula, diperoleh parameter yang merupakan parameter dependensi. "

"Opsi Asia dengan European style adalah opsi yang payoff-nya bergantung pada rata-rata harga aset selama masa hidup opsi dan hanya dapat dieksekusi pada saat jatuh tempo saja. Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah menentukan harga opsi Asia menggunakan rata-rata geometrik dan rata-rata aritmatik melalui pendekatan terhadap rata-rata geometrik. Untuk menentukan harga opsi Asia menggunakan rata-rata geometrik dapat dilakukan dengan didekati ke kerangka Black-Scholes sehingga didapat formula Black-Scholes untuk opsi call Asia dan opsi put Asia. Sedangkan untuk menentukan harga opsi Asia menggunakan rata-rata aritmatik, dilakukan melalui pendekatan terhadap rata-rata geometrik yang dikemukakan oleh Michael Curran."

"Sebagian besar teori ekonometri didasari atas asumsi kestasioneran. Pada kenyataannya, hal ini hampir tidak mungkin terpenuhi pada peubahpeubah ekonomi. Granger dan Newbold (1974) telah menunjukkan bahwa regresi linier yang dibentuk dari peubah-peubah nonstasioner yang tidak berkorelasi akan menciptakan nonsense atau spurious regression (regresi palsu). Hasil regresi ini ?tampak baik? tetapi tidak mempunyai arti dalam ilmu ekonomi. Hingga pada tahun 1987, Engle dan Granger merumuskan suatu ide untuk membuat kombinasi linier yang stasioner dari peubah-peubah nonstasioner yang disebut kointegrasi. Ide ini muncul untuk menghindari spurious regression. Dalam ekonometrika, peubah yang saling terkointegrasi dikatakan dalam kondisi keseimbangan jangka panjang (long-run equilibrium). Untuk menguji hubungan kointegrasi antara dua peubah nonstasioner yang memiliki orde integrasi yang sama digunakan uji Engle- Granger dan untuk menaksir parameter kointegrasi digunakan Engle-Granger Two-Step Procedure. Dalam tugas akhir ini, hubungan kointegrasi diterapkan pada nilai ekspor dan investasi Indonesia pada tahun 1970−2007. Kata kunci: peubah nonstasioner; kointegrasi; uji Engle-Granger; Engle-Granger Two-Step Procedure."

"Analisis regresi merupakan suatu metode statistik untuk menyelidiki dan memodelkan hubungan antara satu variabel respon Y dengan satu atau lebih variabel prediktor X . Hubungan antara variabel prediktor X dan variabel respon Y secara umum dapat dimodelkan dengan sebuah fungsi regresi. Menentukan fungsi taksiran regresi dapat dilakukan secara parametrik dan nonparametrik. Dalam tugas akhir ini fungsi regresi ditaksir secara nonparametrik dengan metode regresi polinomial lokal. Regresi polinomial lokal adalah suatu metode regresi nonparametrik, dengan fungsi regresi ditaksir menggunakan bentuk polinomial. Jika pada regresi polinomial biasa persamaan regresi di-fit untuk seluruh wilayah data maka dalam regresi polinomial lokal persamaan regresi di-fit sepotong-sepotong. Kemulusan kurva dari taksiran regresi ini tergantung pada pemilihan parameter pemulus atau bandwidth, sehingga diperlukan pemilihan bandwidth yang optimal, yaitu bandwidth yang meminimumkan GCV. Dalam aplikasi metode regresi polinomial lokal dibandingkan dengan metode Nadaraya-Watson. Hasil yang diperoleh adalah metode regresi polinomial lokal akan baik menaksir data yang nilainya menyimpang jauh dibandingkan nilai data yang lain, sedangkan metode Nadaraya-Watson akan baik menaksir pada data yang berkumpul."

"Semivariogram adalah fungsi yang dapat menyatakan korelasi spasial pada data spasial. Semivariogram digunakan untuk mencari bobot pada kriging. Semivariogram mempunyai beberapa parameter diantaranya sill dan range. Parameter tersebut biasanya ditaksir berdasarkan plot semivariogram yang dihitung dari data sampel terhadap jaraknya. Metode ini biasa disebut metode klasik. Namun pada skripsi ini akan digunakan metode lain untuk menaksir parameternya. Metode yang digunakan adalah metode linear programming. Sesuai dengan cara kerja linear programming yang dapat menghasilkan solusi optimal, diharapkan parameter yang ditaksir dengan metode linear programming lebih baik dibandingkan dengan metode klasik. Dalam tugas akhir ini metode klasik dan metode linear programming diterapkan untuk kasus data tertentu dan hasilnya adalah metode linear programming menghasilkan taksiran parameter yang lebih baik dibandingkan metode klasik, berdasarkan uji statistik tertentu. Selain itu, metode linear programming juga..."

"Dalam dunia ekonomi, terdapat variabel yang tidak berubah terhadap waktu dan mempengaruhi variabel dependen, sehingga Hausman dan Taylor mengadakan penyesuaian untuk model data panel biasa. Model data panel Hausman Taylor merupakan model data panel yang memperhitungkan adanya time variant variable dan time invariant variable. Jika pada model data panel Hausman Taylor terdapat variabel penjelas yang dicurigai berkorelasi dengan efek individu, maka penaksiran parameter dengan metode OLS menjadi bias dan inkonsisten. Oleh karena itu, untuk mendapatkan estimasi parameter model yang konsisten dan efisien, maka digunakan instrument variable, dan metode penaksiran yang digunakan adalah Generalized Method of Moment dan Two Stage Least Square."