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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Ibrahim, Noor Akma
Format: Thesis
Language:English
Malay
Published: 1994
Online Access:http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/8587/1/FSAS_1994_5_A.pdf
http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/8587/
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
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.