GWPRS merupakan metode statistik yang bisa Anda gunakan untuk memodelkan jenis data penelitian dengan karakteristik spasial. Dalam hal ini, ada yang namanya pembobot pada GWPRS untuk meniadakan bias pada sampel survei sehingga sampel tersebut benar-benar mewakili populasi. Anda tentunya penasaran dengan penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS). Ulasan ini akan membantu Anda memahami lebih dalam mengenai Pembobot Fixed Gausian ini.
Menyimak Penjelasan
Pembobot pada suatu metode statistik adalah sebuah pilihan dan para peneliti bisa menggunakan mana pun yang menurut mereka sesuai. Tentu saja hal ini sama dengan metode analisis, pemilihan pembobot ini membutuhkan pertimbangan yang matang.
Berikut ini merupakan penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS). Melalui penjelasan singkat ini Anda bisa mendapatkan sedikit gambaran terkait pembobot Fixed Gausian.
Apa Itu Pembobot Fixed Gausian?
Pembobot Fixed Gausian memiliki nama lain pembobot Fixed Kernel dan menjadi salah satu jenis fungsi kernel yang dapat peneliti gunakan pada berbagai analisis statistik. Rupanya, hal ini karena pembobot Fixed Gausian memiliki karakteristik yang unik.
Fungsi Pembobot
Fungsi dari pembobot Fixed Kernel ini memiliki distribusi yang bentuknya menyerupai lonceng. Anda pastinya penasaran mengenai penggunaan pembobot Fixed Kernel pada GWPRS, bukan? Nah, di bawah ini merupakan beberapa penggunaan pembobot Fixed Kernel yang bisa Anda ketahui.
- Untuk meratakan data dan mengestimasi distribusi probabilitas dari suatu data ketika menggunakan teknik smoothing data.
- Untuk memprediksi nilai di titik-titik antara pengamatan yang ada pada proses interpolasi data spasial.
- Untuk meratakan dan menghasilkan model regresi non-parametrik pada regresi kernel.
Demikianlah penjelasan fungsi Pembobot Fixed Gausian pada pemodelan Geographically Weighted Poisson Semiparametric (GWPRS) ini. Informasi mengenai pembobot Fixed Gausian ini tentu akan menambah pengetahuan Anda mengenai GWPRS itu sendiri. Jadi, ketika Anda harus menggunakan metode GWPRS untuk penelitian Anda tidak bingung lagi harus menggunakan pembobot yang mana.
Baca juga: