TY - JOUR AU - Zulfikar, - PY - 2016/09/13 Y2 - 2024/03/29 TI - KOREKSI BIAS ESTIMATOR KERNEL DENGAN BOOTSTRAP JF - SAINTEKBU JA - SAINTEKBU VL - 1 IS - 2 SE - Articles DO - 10.32764/saintekbu.v1i2.83 UR - https://ejournal.unwaha.ac.id/index.php/saintek/article/view/83 SP - AB - <p>Algoritma resampling merupakan metode praktis dan simpel untuk mengatasi bias pada regresi kernel seperti pada kernel <em>Nadaraya-Watson</em> dan <em>Locally Linear</em> order dua.  Penelitian ini berfokus untuk mendapatkan estimator kernel dengan menetapkan polinomial lokal  dan estimasi  digunakan <em>least square</em> terbobot. Pada metode yang sama juga akan didapatkan persamaan bias, variansi dan <em>Mean Square Error</em> (<em>MSE)</em>.</p><p> Aplikasi kernel pada data penelitian Canadian Males oleh Murphy dan Welch (1990) menunjukkan bahwa dengan estimasi bootstrap akan menurunkan nilai bias, variansi dan <em>MSE</em> serta dengan <em>improved bootstrap</em> akan lebih memperkecil nilai–nilai tersebut<em>.</em>  Kurva regresi yang dibentuk dari estimasi bootstrap akan membentuk permukaan yang smooth. </p><p><em>Kata Kunci dan Phrasa: Estimasi Nonparametrik, Improved Bootstrap dan Polinomial Lokal.</em></p> ER -