Persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR) harus Anda perhatikan dengan baik ketika mempelajari ilmu statistik. Dalam mempelajarinya, sudah semestinya Anda mengenal pengertian, karakteristik, sampai dengan langkah-langkah saat mengimplementasikannya.
Pengertian Persamaan Nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR)
Seemingly Unrelated Regression adalah metode statistik yang berperan penting dalam mengatasi situasi saat berhadapan dengan setidaknya dua set data regresi yang saling berkaitan. Akan tetapi, tiap variabel regresinya tidak saling terkait dengan model parameternya.
Untuk persamaan nonparametrik pada SUR lebih mengacu pada pemakaian model regresi yang tidak berkaitan dengan parameter tertentu. Karena hal itu, metode yang satu ini memberikan fleksibilitas jauh lebih besar dalam memastikan hubungan antar variabel di regresi.
Ciri Persamaan Nonparametrik SUR
Dengan pengertian tersebut, persamaan nonparametrik SUR juga memiliki sejumlah ciri. Adapun salah satu cirinya yaitu menggunakan teknik statistik yang cenderung lebih umum.
Teknik tersebut berupa metode kernel smoothing. Bisa juga menggunakan metode nonparametrik lainnya. Metode ini bertujuan untuk melakukan evaluasi pada hubungan antar variabel.
Lalu untuk ciri lainnya yaitu tidak memiliki asumsi mengenai bentuk hubungan antar variabel. Dalam hal ini yaitu variabel independen maupun dependen.
Lebih lanjut, persamaan nonparametrik SUR juga tidak memiliki asumsi mengenai distribusi kesalahan dalam beragam regresi. Dengan ciri-ciri ini, maka persamaan nonparametrik SUR bisa Anda manfaatkan ketika berhadapan dengan data yang sifatnya kompleks.
Upaya Mengimplementasikan Persamaan Nonparametrik SUR
Beralih ke cara mengimplementasikan persamaan nonparametrik SUR, sebenarnya Anda bisa lakukan dengan mengumpulkan data terlebih dahulu. Setelah itu, Anda bisa menentukan model nonparametrik dan melakukan estimasi model.
Langkah selanjutnya, Anda bisa melakukan uji hipotesis. Pengujian ini bisa Anda lakukan pada masing-masing model nonparametriknya. Kemudian Anda tinggal menganalisis hasilnya sesuai dengan data.
Persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression (SUR) memang penting dalam statistik. Akan tetapi, Anda membutuhkan data yang lebih banyak dan akurat untuk menerapkan metode tersebut. Dengan demikian, Anda bisa mengatasi asumsi parametrik secara tepat dan cepat berkat pemanfaatan persamaan nonparametrik Seemingly Unrelated Regression yang optimal.
Baca Juga:
Generalized Space Time Autoregressive Moving Average (GSTARMA)