{"title":"只确定uj Davidson和Mackinnon对unhive回归模式的引导方式的有限样本分布","authors":"Georgina Maria Tinungki","doi":"10.20956/jmsk.v15i2.5563","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Terdapat beberapa pengujian yang diusulkan untuk hipotesis tak tersarang antara lain Uji-J Davidson dan MacKinnon. Uji-J sering bekerja buruk, tetapi biasanya bekerja sangat baik ketika dibootstrapkan.. Bootstrapping Uji-J diharapkan mampuh menunjukkan sampel terbatas lebih baik karena tidak mempunyai kesalahan didalam proses perhitungan. Lebih dari itu, bootstrapping J-Tests akan mengeluarkan kemungkinan dari ketidak konsistenan hasil uji yang sebelumnya. Hasil Simulasi Monte Carlo membandingkan uji sampel terbatas yang diusulkan dengan test yang sebelumnya seperti Uji Cox dan J-Test.","PeriodicalId":150527,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi","volume":"75 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-12-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Penentuan Distribusi Sample Terbatas Uji-J Davidson dan Mackinnon dengan Metode Bootstrap pada Model Regresi Tak Tersarang\",\"authors\":\"Georgina Maria Tinungki\",\"doi\":\"10.20956/jmsk.v15i2.5563\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Terdapat beberapa pengujian yang diusulkan untuk hipotesis tak tersarang antara lain Uji-J Davidson dan MacKinnon. Uji-J sering bekerja buruk, tetapi biasanya bekerja sangat baik ketika dibootstrapkan.. Bootstrapping Uji-J diharapkan mampuh menunjukkan sampel terbatas lebih baik karena tidak mempunyai kesalahan didalam proses perhitungan. Lebih dari itu, bootstrapping J-Tests akan mengeluarkan kemungkinan dari ketidak konsistenan hasil uji yang sebelumnya. Hasil Simulasi Monte Carlo membandingkan uji sampel terbatas yang diusulkan dengan test yang sebelumnya seperti Uji Cox dan J-Test.\",\"PeriodicalId\":150527,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi\",\"volume\":\"75 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-12-06\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.20956/jmsk.v15i2.5563\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20956/jmsk.v15i2.5563","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Penentuan Distribusi Sample Terbatas Uji-J Davidson dan Mackinnon dengan Metode Bootstrap pada Model Regresi Tak Tersarang
Terdapat beberapa pengujian yang diusulkan untuk hipotesis tak tersarang antara lain Uji-J Davidson dan MacKinnon. Uji-J sering bekerja buruk, tetapi biasanya bekerja sangat baik ketika dibootstrapkan.. Bootstrapping Uji-J diharapkan mampuh menunjukkan sampel terbatas lebih baik karena tidak mempunyai kesalahan didalam proses perhitungan. Lebih dari itu, bootstrapping J-Tests akan mengeluarkan kemungkinan dari ketidak konsistenan hasil uji yang sebelumnya. Hasil Simulasi Monte Carlo membandingkan uji sampel terbatas yang diusulkan dengan test yang sebelumnya seperti Uji Cox dan J-Test.