Diagnostik dan Pengaruh Bagi Data Mandirian dalam Risiko Bersaing
Kajian di dalam tesis ini adalah mengenai perkembangan dan lanjutan bagi teknik penilaian diagnostik dan pengaruh dalam data mandirian yang merangkumi cerapan tertapis. Model mandirian yang dianalisis bermula dengan model hayat terpecut dengan risiko tunggal dikaji secara ringkas. Tumpuan analis...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis |
| Language: | English Malay |
| Published: |
1994
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/8587/1/FSAS_1994_5_A.pdf |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Kajian di dalam tesis ini adalah mengenai perkembangan dan lanjutan bagi
teknik penilaian diagnostik dan pengaruh dalam data mandirian yang merangkumi
cerapan tertapis. Model mandirian yang dianalisis bermula dengan
model hayat terpecut dengan risiko tunggal dikaji secara ringkas. Tumpuan
analisis ialah ke atas model risiko bersaing termasuk data terkumpul. Diagnostik
pengaruh dilakukan berdasarkan kaedah penghapusan kes manakala ukuran
skalar untuk menilai pengaruh berpandukan ukuran jarak Cook (1972). Beberapa
bentuk ukuran Cook telah dipertimbangkan untuk menilai pengaruh
dalam model hayat terpecut yang mana model ini lazim digunakan dengan
meluas untuk menganalisis data kebolehpercayaan. Melalui bantuan pakej
komputer yang sesuai didapati kesemua ukuran ini memberikan persetujuan ke
atas keputusan yang melibatkan cerapan yang dipercayai berpengaruh. Model risiko bersaing yang dikaji secara amnya merupakan suatu model
mandirian yang mana penilaian ke atas sesuatu risiko tertentu diselidiki di dalam situasi yang kompleks dengan kehadiran m risiko yang lain. Walau bagaimanapun
penekanan di sini adalah ke atas model risiko bersaing dengan kehadiran
dua risiko (m = 2) dengan tumpuan kepada kes tapisan sebagai salah satu
daripada risiko ini. Di samping itu analisis kepada data terkumpul telah dilaksanakan
berdasarkan risiko bersaing dengan m = 2. Proses transformasi telah
digunakan bagi menangani masalah penyuaian model risiko bersaing
terutamanya bagi data terkumpul dengan kriteria penumpuan tercapai melalui
pendekatan lelaran Marquardt. |
|---|