tergeneralisir generalized linear model menekankan estimasi dan inferensi untuk parameter model, sementara model aditif tergeneralisir generalized additive model
fokus pada eksplorasi data nonparametric Statsoft, 2011.
2.4 Model Nonlinier Tergeneralisir
Dalam model nonlinier tergeneralisir, harapan respon variabel Y mempunyai tujuan untuk memprediksi
sebuah kemungkinan parameter dari fungsi nonlinier, yang didefinisikan oleh fungsi link g:
2.9 dan varian dari Y adalah sama dengan fungsi yang telah diketahui
Gagasan pada model nonlinier tergeneralisir ini yaitu untuk memperluas model linier
tergeneralisir dengan membolehkan hubungan nonlinier pada prediktornya, atau memperluas kelas nonlinier dengan model kuadrat terkecil yang membolehkan varian
dari respon bergantung pada mean. Kasus khusus yang menggunakan model interaksi perkalian multiplicative
interaction, diantaranya adalah model gabungan baris-kolom Goodman, 1979, model UNIDIFF uniform difference Xie, 1992; Erikson Goldthorpe, 1992,
model GAMMI geneneralized additive main effects and multiplicative interaction van Eeuwijk, 1995.
2.5 Model RC
Pada model RC atau model gabungan baris kolom nilai baris { } dan nilai
kolom { }, interaksi faktor baris dan kolom disajikan oleh komponen interaksi
multiplikatif sebagai berikut: 2.10
dengan : adalah mean dari baris r dan kolom c;
: nilai koefisien dari baris r; : nilai koefisien dari kolom c; dan
: galat interaksi multiplikatif dari baris r dan kolom c.
2.6 Model RChomog
Model gabungan baris dan kolom yang homogen dapat memisahkan pengaruh efek diagonal sebagai berikut:
2.11 dengan
, jika r=c
0, yang lain
2.7 Memeriksa Model melalui AIC
Pemeriksaan model dapat dilakukan dengan menggunakan kriteria informasi Akaike AIC,
Akaike’s Information Criterion yang menghitung pertimbangan antara besarnya likelihood dengan banyaknya variabel dalam model. Besarnya AIC dihitung
melalui rumus berikut 2.12
dengan adalah nilai likelihood dari model yang dihadapi dan q adalah
banyaknya variabel dalam model. Secara umum, semakin kecil nilai AIC model yang dipakai semakin cocok. Model yang dianggap terbaik adalah model dengan nilai AIC
terkecil. Namun demikian, dengan pertimbangan aspek lain, perbedaan AIC yang tidak terlalu besar mungkin dapat diabaikan Tirta, 2009.
2.8 Status Pekerjaan
