PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM

Sering dalam sebuah penelitian, peneliti ingin melihat hubungan atau pengaruh yang ditimbulkan oleh suatu peubah atau variabel terhadap peubah lain. Taksiran yang didapat dalam sebuah model regresi linier sederhana sedemikian rupa sehingga “dekat” dengan nilai observasi. Pendekatan dasar metode bootstrap adalah memperlakukan sampel seolah-olah sebagai populasi untuk membangkitkan suatu taksiran empiris dari distribusi sampling statistik tertentu. Taksiran regresi linier sederhana dengan metode bootstrap merupakan taksiran yang tak bias dan memiliki varians minimum. Untuk mendapatkan taksiran tersebut digunakan resampling residual atau resampling pasangan dengan bantuan software statistik SAS. Kajian ini menggunakan 20 sampel dan untuk metode bootstrap dilakukan untuk 500 dan 1000 pengulangan. Standar error penaksir parameter regresi yang diperoleh dengan metode boostrap lebih kecil dibandingkan dengan metode konvensional, baik untuk data yang berdistribusi normal maupun data yang berdistribusi uniform.