ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI EFEK ACAK DENGAN RAGAM TIDAK DIKETAHUI PADA DATA LONGITUDINAL

Data longitudinal adalah data hasil pengamatan pada beberapa individu (unit cross-sectional) yang masing-masing diamati dalam beberapa periode waktu yang berurutan (unit waktu). Model efek acak atau disebut juga error component model digunakan untuk memodelkan data longitudinal yang memiliki asumsi pengaruh unit cross-sectional merupakan peubah acak yang dimasukkan dalam model sebagai bentuk bentuk galat. Pada data longitudinal, karena pengamatan dilakukan pada individu yang berbeda pada saat yang sama maka akan cenderung terjadi heteroskedastisitas. Untuk mengatasi adanya heteroskedastisitas pada data maka digunakan Feasible Generalized Least Square (FGLS). FGLS juga digunakan untuk menduga komponen ragam galat pada model efek acak