Pemrograman Matlab Metode Bootstrap Untuk Regresi Dua Peubah Bebas

Terkadang regresi dengan menggunakan metode OLS tidak terlalu baik digunakan untuk memodelkan pengamatan dalam suatu penelitian.

Salah satu penyebabnya adalah regresi menggunakan metode OLS (Ordinary Least Square) tidak memenuhi aspek IIDN dalam error sehingga dibutuhkan metode lain untuk menyelesaikan permasalahan ini. Salah satu metode untuk menyelesaikan permasalahn ini adalah menggunakan metode Bootstrap. Berikut adalah contoh pemrograman matlab Regresi Metode Bootstrap untuk peubah x1, x2

function r=reboots(y,x1,x2)
n=length(y);
X=[ones(n,1) x1' x2'];
w=[y' x1' x2'];
b=regress(y',X)
B=10;
k=[1:n];
for i=1:B
j=randsample(k,n,true);
wb=w(j,:);
yb=wb(:,1);
Xb=[ones(n,1) wb(:,2:3)];
bb(:,i)=regress(yb,Xb);
end
bboot0=mean(bb(1,:))
bboot1=mean(bb(2,:))
bboot2=mean(bb(3,:))
bias0=bboot0-b(1)
bias1=bboot1-b(2)
bias2=bboot2-b(3)

Untuk menjalankan program tersebut anda harus membuat vektor baris y, x1 dan x2 terlebih dahulu. Kemudian copylah program di atas ke dalam m-file, save. Kemudian kembali ke command window dan ketiklah f(y,x1,x2), program pun akan running.