Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Dr. SRIKANDI KUMADJI, MS. REGRESI LINEAR BERGANDA Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 +... + βk Xk + ε β 0 dan β i merupakan parameter.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Dr. SRIKANDI KUMADJI, MS. REGRESI LINEAR BERGANDA Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 +... + βk Xk + ε β 0 dan β i merupakan parameter."— Transcript presentasi:

1 Dr. SRIKANDI KUMADJI, MS

2 REGRESI LINEAR BERGANDA Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 +... + βk Xk + ε β 0 dan β i merupakan parameter

3 Model Matematis Y atas X Populasi Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 +... + βk Xk + ε β 0 dan β i merupakan parameter

4 Model Matematis Y atas X Sampel Y = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + …+b k X k + e b 0 merupakan estimator untuk β 0 b 1 merupakan estimator untuk β 1

5 MENGHITUNG b0, b1, …, bk Y = b 0 + b 1 X Persamaan Normal ΣY = b 0 N + b 1 ΣX 1 + b 2 ΣX 2 ΣX 1 Y = b 0 ΣX 1 + b 1 ΣX 1 2 + b 2 ΣX 2 X 1 ΣX 2 Y = b 0 ΣX 2 + b 1 ΣX 1 X 2 + b 2 ΣX 2 2 Y = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + …+b k X k + e

6 N ΣX 1 ΣX 2 b 0 ΣY ΣX 1 ΣX 1 2 ΣX 2 X 1 b 1 ΣX 1 Y ΣX 2 ΣX 1 X 2 ΣX 2 2 b 2 ΣX 2 Y (X’X) (b 0 ) (X’Y)

7 Contoh N0N0N0N0 X1X1X1X1 X2X2X2X2Y 11036 212119 31248 4413 5121110 6614 7875 8242 918811 109109 1117810 12 252 1.Tentukan persamaan garis regresi linear berganda 2.Ujilah Secara Overall, gunakan α = 0,05 3. Ujilah secara parsial pengaruh variabel bebas thd variabel tidak bebas, gunakan α = 0,05

8 Metode Doolitle BarisX’X b 0 b 1 b 2 X’YIDENTITAS 123 12 112 73 12 112 73 112 1350 796 73 796 587 73 796 58779917577 1 0 0 0 1 0 0 0 1 45 12 112 73 1 9,3333 6,083379 6,5833 1 0 0 0,08333 0 0 67 304,6704 114,6691 304,6704 114,6691 1 0,3764 1 0,3764179,66930,5877 -9,3333 1 0 -0,0306 0,0033 0 89 99,7576 99,7576 128,79180,2886 -2,5702 -0,3764 1 -0,0258 -0,0038 0,010

9 Menentukan Koefisien Regresi (1) Koefisien Regresi ganda ditentukan dari kolom (X’X) dan (X’Y) 1 b 2 = 0,2886 → b 2 = 0,2886 1 b 1 + 0,3764 b 2 = 0,5897 b1 + 03764 (0,2886) = 0,5897 b1 + 0,1086 = 0,5897 b1 = 0,5897- 0,1086 = 0,4811 → b 1 = 0,4811 1 b 0 + 9,3333 b 1 + 6,0833 b 2 = 6,5833 b 0 + 9,3333 = 6,5833 b 0 + 9,3333 (0,4811) + 6,0833 (0,2886) = 6,5833 b 0 + 4,4902 + 1,7556 = 6,5833 b 0 + 6,2459 = 6,5833 b 0 = 6,5833 - 6,2459 → b 0 = 0,3374 b 0 = 6,5833 - 6,2459 = 0,3374 → b 0 = 0,3374 Jadi persamaan garis regresi berganda: Y = 0, 3374 + 0,4811 X 1 + 0,2886 X 2

10 Pengujian Koefisien Regresi (1) Langkah Kerja 1. Tentukan Parameter yang akan diujiyang dilambangkan dengan β 1. H 0 : β 1 = β 2 = 0 tidak ada pengaruh X 1 dan X 2 terhadap Y H 0 : β 1 = β 2 = 0 tidak ada pengaruh X 1 dan X 2 terhadap Y H 1 : β 1 ≠ β 2 ≠ 0 ada pengaruh X 1 dan X 2 terhadap Y H 1 : β 1 ≠ β 2 ≠ 0 ada pengaruh X 1 dan X 2 terhadap Y 2. Level of Significance α 3. Kumpulkan data

11


Download ppt "Dr. SRIKANDI KUMADJI, MS. REGRESI LINEAR BERGANDA Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 +... + βk Xk + ε β 0 dan β i merupakan parameter."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google