@thesis{thesis,
		author={ },
		title ={Regresi Linear Tersensor Student-T},
		year={2015},
		url={http://new.etd.repository.ugm.ac.id/home/detail_pencarian/86869},
		abstract={(ABSTRAKSI) Regresi Tobit merupakan analisis regresi yang menganani masalah kasus data tersensor dimana error diasumsikan berdistribusi normal. Tapi untuk kasus data dengan error yang tidak normal, regresi tobit ini menghasilkan estimasi yang bias. Sehingga digunakan Regresi Linear Tersensor Student-T dimana pada regresi ini error diasumsikan berdistribusi Student-T. Regresi Linear Tersensor Student-T, karena derajat parameter distribusi Student-T memberikan dimensi yang baik untuk mencapai inferensi statistik yang kuat. Regresi ini menggambarkan model tersensor menggunakan pendekatan yang berbeda dibandingkan dengan model Tobit, yang cukup rentan terhadap kehadiran outlier. (ABSTRACT) Tobit regression is a regression analysis that address the issue of data censored cases where the error is assumed to be normally distributed. But for the case of data with an error that is not normal, this tobit regression produce biased estimates. So use Censored Linear Regression Student-T where this regression is error assumed to be Student-T distributed. Censored Linear Regression Student-T, because the degree of distribution parameters Student-T provides good dimensional to achieve robust statistical inference. This illustrates censored regression models using a different approach than the Tobit models, are quite susceptible to the presence of outliers.}
		}