Regresi dengan Dummy sebagai Variabel Independen

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS DUMMY
Advertisements

William J. Stevenson Operations Management 8 th edition DUMMYVARIABEL Rosihan Asmara
PIECEWISE LINEAR REGRESSION
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS DUMMY
Sampling Klaster untuk Proporsi (Equal Cluster)
Suatu variabel berskala ukur nominal atau ordinal merupakan variabel kualitatif, tidak memiliki satuan ukur, dan terdiri atas kategori-kategori yang konkrit.
Kuisoner Tidak Layak Diolah Karena
Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM
Erni Tri Astuti Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
Analisis Data: Memeriksa Perbedaan
Kuliah 9 Time series Usman bustaman, S.Si, M.Sc
Regresi Linier Berganda
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Regresi Linier Berganda
LOGISTIC REGRESSION Logistic regression adalah regressi dengan binary untuk variabel dependen. Variabel dependen bersifat dikotomi dengan mengambil nilai.
oleh: Hutomo Atman Maulana, S.Pd. M.Si
VARIABEL PENELITIAN.
Ekonometrika Dr. Muhamad Yunanto, MM
MODUL 15 ANALISIS DISKRIMINAN indeopendennya) ANALISIS DATA Pengantar:
Presented by Kelompok 7 Mirah Midadan Richard Pasolang Reski Tasik
ANALISIS DATA KATEGORIK
Regresi Berganda Statistika Ekonomi II Pertemuan Ke 10
ANOVA (Analysis of Variance)
Pertemuan 6 DUMMY VARIABEL.
Regresi Linier Berganda
Ekonometrika Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Tujuan Pembelajaran 1) Mengetahui definisi variabel dummy
Program Studi ekonomi pembangunan Semester Ganjil 2012
DUMMY VARIABEL PADA VARIABEL BEBAS MODEL REGRESI
Pertemuan Ke-10 REGRESI DUMMY
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2011/2012
Analisis Dua Klasifikasi (I) :
Regresi Linier Berganda
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS DUMMY
Variabel Kategori dalam Analisis Regresi
Regresi Linier (Linear Regression)
PENGANTAR STATISTIKA.
ANOVA ANALYSIS OF VARIANCE.
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Regresi Untuk Data Katagorik Pertemuan 08
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
Pengantar Statistika Bab 1 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA
Model Peluang Linier.
Kuliah ke-1 Statistik Inferensial
ANALISIS KORELASI.
Eonometrika Tutor ……….
REGRESI LOGISTIK BINER (DICHOTOMOUS INDEPENDENT VARIABLE)
Asumsi Non Autokorelasi galat
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS KATEGORI
Single and Multiple Regression
Model Regresi dgn Variabel Kualitatif
Regresi Linier Berganda
Ekonometrika Tutor ……….
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Single and Multiple Regression
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS DUMMY
Pertemuan 9 Regresi dengan peubah dummy
KONSEP, VARIABEL, INDIKATOR
Pengantar Statistika Bab 1 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA
Single and Multiple Regression
Pendugaan Parameter Regresi Logistik
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Oleh NATALIA PAKADANG ( ). SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA VARIABEL Bentuk umum : dimana : a1, a2, b1, b2, c1, c2 adalah bilangan riil. a dan b ≠0.
ANOVA (Analysis of Variance)
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Model Linier untuk Klasifikasi Satu arah
Pengantar Statistika Bab 1 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA
Korelasi dan Regresi Analisis.
Model Regresi Variabel Dummy Dr. Endri., SE., MA Program Doktor Ilmu Manajemen UPI YAI.
Transcript presentasi:

Regresi dengan Dummy sebagai Variabel Independen Oleh: Kastana Sapanli,S.Pi,M.Si

Jenis Data: Data Kuantitatif Data Kualitatif Data Kualitatif mengindikasikan kepemilikan atas karakteristik tertentu. Metode untuk mengkuantifikasi data kualitatif adalah dengan membuat variabel memiliki nilai 1 dan 0 yang mengindikasikan kepemilikan karakteristik. Variabel ini disebut dengan : variabel dummy, indicator, binary, categorical, qualitative, dichotomous variable Pengukuran variabel dummy bersifat nominal

Model regresi yang mengandung satu atau lebih variabel dummy sebagai variabel penjelas disebut model analysis of variance (ANOVA). Eksistensi variabel dummy dalam model regresi ANOVA bisa menyebabkan perubahan yaitu: Perubahan intersep atau parameter respon Perubahan intersep dan parameter respon.

1) Perubahan parameter intersep Karakteristik yang diwakili oleh variabel dummy dalam model regresi mempengaruhi intersep model regresi. Contoh: Model hubungan antara konsumsi dan pendapatan selama tahun 1980-2006 t=1980-2006 Karena adanya krisis ekonomi tahun 1997, konsumsi menurun drastis. Maka untuk mengakomodasi perubahan konsumsi akibat krisis (tahun 1997-1999) digunakan variabel dummy

Kondisi krisis ekonomi mempengaruhi konsumsi otonom Dt = 1, jika t = 1997-1999 Dt = 0, jika t selain 1997-1999 Sehingga persamaan menjadi: t = 1980-2006 Dimana : Efek dari memasukkan variabel dummy dalam model : jika Dt = 1 jika Dt = 0

Perbedaan intersep antara kondisi krisis dan tidak krisis C α1 (α1+δ) E(C)= α1+ α2Y E(C)= (α1+δ)+ α2Y Y

2) Perubahan Parameter Respon Variabel baru (YtDt) disebut variabel interaksi (interaction variable) yang bisa bernilai nol jika Dt=0 atau sama dengan pendapatan (Yt) jika Dt=1 Sehingga, jika Dt = 1 jika Dt = 0

Perubahan Parameter respon C α1 E(C)= α1+ α2Y E(C)= α1+(α2+δ)Y Y

3) Perubahan Parameter Intersep dan Respon Adanya krisis ekonomi dapat merubah konsumsi otonom dan MPC Sehingga model ekonominya menjadi: t = 1980-2006 C α1 E(C)= α1+ α2Y E(C)= (α1+ δ)+(α2+γ)Y Y E(C)= (α1+δ)+ α2Y (α1+δ)

Yang Perlu Diperhatikan Dalam Penggunaan Variable Dummy: Kadang-kadang karakteristik kualitatif tidak hanya memiliki dua pilihan tetapi bisa lebih dari dua. Hal yang perlu diperhatikan dalam penggunaan variabel dummy adalah adanya perangkap variabel dummy (dummy variable trap). Hal ini terjadi bila semua pilihan dimasukkan dalam karakteristik kualitatif dan menimbulkan adanya kolinearitas sempurna.

Cara Menghindari Variable Trap Untuk menghindari dummy variable trap (Gujarati, 2003: 303) Memasukkan dummy untuk setiap kategori dan menghilangkan intersep Memasukkan intersep dan memasukkan dummy (m-1) dimana m adalah jumlah kategori dummy variabel

SEKIAN