文章基本信息

标题：Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) pada Pengelompokkan Zona Musim Suatu Wilayah
本地全文：下载
作者：Bambang Widjanarko Otok
期刊名称：Statistika
印刷版ISSN：1411-5891
出版年度：2010
卷号：10
期号：2
页码：107-120
DOI：10.29313/jstat.v10i2.1021
出版社：Universitas Islam Bandung
摘要：Multivariate adaptive regression spline (MARS) adalah salah satu model regresi nonparametrik, yaitu model yang mengasumsikan bentuk hubungan fungsional antara variabel respon dan prediktor tidak diketahui. MARS adalah kombinasi yang komplek antara metode spline dengan rekursif partisi untuk menghasilkan estimasi fungsi regresi yang kontinu, dan digunakan untuk prediksi dan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi parameter model MARS untuk variabel respon kontinu dilakukan dengan penalized least square (PLS). Pemilihan model MARS terbaik dilakukan dengan prosedur forward dan backward stepwise didasarkan pada nilai GCV. Prosedur forward adalah tahapan untuk mendapatkan fungsi basis maksimum yang mencakup pengaruh efek utama, interaksi, dan knot. Sedangkan prosedur backward adalah tahapan untuk mengeliminasi fungsi basis yang kontribusinya tidak signifikan. Hasil kajian juga menunjukkan bahwa GCV dengan potongan regresi linear dapat terbukti bekerja dengan baik dalam menentukan pemilihan model terbaik pada MARS respon kontinu.
关键词：MARS;Penalized Least Square;GCV.