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Multivariate Adaptive Regression Splines (Mars) untuk Klasifikasi Status Kerja di Kabupaten Demak

机译:用于Demak摄政区工作状态分类的多元自适应回归样条(Mars)

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摘要

Unemployment is one of the issues relating to economic activities, public relations and also the problems of humanity. Unemployment also occur in Demak and factors suspected as the cause of unemployment in Demak: gender, area of residence, age, status in the household, marriage status and education. Demak BPS records the number of people looking for work (unemployed) as many as 226.228 people, or 29,55% of the working age population. MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) is one of the methods used for classification. MARS is used for high-dimensional data, which is data that has a number of predictor variables for 3 ≤ v ≤ 20 data used in this study is a secondary data from national labor force survey (SAKERNAS) in 2012. To get the best MARS models performed with by combining Maximum Base Function (BF), Minimal Observation (MO), and Maximum Interaction (MI) by trial and error. MARS model is used to classify employment status in Demak are MARS models (BF =24, MI=3, MO=1).
机译:失业是与经济活动,公共关系以及人类问题有关的问题之一。迪马克(Demak)也发生失业,怀疑是迪马克(Demak)失业的原因:性别,居住地区,年龄,家庭状况,婚姻状况和教育程度。 Demak BPS记录的寻找工作的人数(失业)多达226.228人,占工作年龄人口的29.55%。 MARS(多元自适应回归样条)是用于分类的方法之一。 MARS用于高维数据,该数据具有多个3≤v≤20的预测变量数据。本研究中使用的数据是2012年国家劳动力调查(SAKERNAS)的辅助数据。为了获得最佳MARS通过反复试验将最大基函数(BF),最小观测值(MO)和最大交互作用(MI)组合在一起执行的模型。 MARS模型用于将Demak中的就业状况分类为MARS模型(BF = 24,MI = 3,MO = 1)。

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