(CARA MANUAL) Modul 11 REGRESI LINIER BERGANDA

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Regresi Linier Berganda
Advertisements

1 Pertemuan 11 Penerapan model full rank Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
Penerapan Fungsi Linier dalam Ekonomi
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA
REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR
Regresi linier berganda dan regresi (trend) non linier
MODUL 15 ANALISIS DISKRIMINAN indeopendennya) ANALISIS DATA Pengantar:
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
DIFERENSIAL FUNGSI MAJEMUK
MODUL 2 Teori Permintaan, Penawaran Dan Keseimbangan
HUBUNGAN DUA VARIABLE Oktober 2012 UNIVERSITAS MERCU BUANA
Modul 5 FUNGSI PERMINTAAN, FUNGSI PENAWARAN DAN KESEIMBANGAN PASAR
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
REGRESI DAN KORELASI.
1 X1 X2 Y Y1 MODUL PERKULIAHAN SESI 2
RATA-RATA TERTIMBANG DAN DATA GROUP Oktober 2012
(MENGGUNAKAN MINITAB)
(PENYEBARAN) UNIVERSITAS MERCU BUANA Oktober 2012
Modul 13 (DEMAND ESTIMATION) REGRESI BERGANDA&EKSPONENSIAL
ANALISIS REGRESI.
Modul 6 FUNGSI NON LINEAR Tujuan Instruksional Khusus:
1) Surplus Konsumen INTEGRAL TERTENTU
Aplikasi Terapan – Aljabar Linier
Kuantitatif September 2012 UNIVERSITAS MERCU BUANA
September 2012 UNIVERSITAS MERCU BUANA PROGRAM KULIAH KELAS KARYAWAN
PENERAPAN FUNGSI NON-LINIER DALAM BIDANG EKONOMI
PENERAPAN FUNGSI LINIER
PENERAPAN FUNGSI LINIER DALAM BIDANG EKONOMI
MODUL 12. INTEGRAL TAK TENTU TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS :
(PENYEBARAN) UNIVERSITAS MERCU BUANA Oktober 2012
TEORI EKONOMI (Aspek Mikro) 2012 Teori Permintaan, Penawaran Dan
USULAN PENELITIAN PENGARUH HARGA BAHAN POKOK TERHADAP DAYA BELI MASYARAKAT DI KOTA PALANGKA RAYA Oleh : SITI MUSYAROFA CBA
September 2012 UNIVERSITAS MERCU BUANA PROGRAM KULIAH KELAS KARYAWAN
STATISTIK INDUSTRI MODUL 8
Modul 14 SMOTHING TECHNIQUES TIME SERIES TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS :
September 2012 UNIVERSITAS MERCU BUANA PROGRAM KULIAH KELAS KARYAWAN
MODUL 2 PERMINTAAN DAN PENAWARAN
Modul 12 Qualitative Independent Variables
ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR
REGRESI Jur. Pend. Matematika Universitas Muhammadiyah Surakarta
Korelasi dan Regresi Linear Berganda
DERET HITUNG DAN DERET UKUR
(Aspek Mikro) EKONOMIKA Elastisitas Permintaan MODUL 3
1 X1 X2 Y Y1 MODUL PERKULIAHAN SESI 2
NITA ANGGI PUTRI nitaanggiputri.wordpress.com
PENERAPAN FUNGSI LINIER-1 Eni Sumarminingsih, SSi, MM.
Analisis Regresi Asumsi dalam Analisis Regresi Membuat persamaan regresi Dosen: Febriyanto, SE, MM. www. Febriyanto79.wordpress.com U.
REGRESI DAN KORELASI Contoh : Pengeluaran untuk konsumsi rumah tangga berkaitan dengan pendapatan rumah tangga. Data yang diperoleh sebagai berikut : Pendapatan.
Soal Independent Sample T-Test
PERAMALAN DENGAN REGRESI DAN KORELASI BERGANDA
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
REGRESI & KORELASI NAMA : Dwi Riska NIM : KELAS : 11.2A.05.
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
REGRESI & KORELASI NAMA :ERNI INDRIYANI NIM : NO ABSEN : 19
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
TEMU 7 REGRESI.
ARIKEN SAIDINA ALI LUBIS
Regresi Linier Berganda
B. Sistem Persamaan Kuadrat dan Kuadrat
Peta Konsep. Peta Konsep A. Sistem Persamaan Linier dengan dua Variabel.
REGRESI & KORELASI NAMA : DWI INDAHSARI NIM : NO ABSEN : 52
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
Pendapatan (X) Pengeluaran (Y)
Teknik Regresi.
1 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA Bentuk persamaan regresi dengan dua variabel indenpenden adalah: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 Bentuk persaman regresi.
Transcript presentasi:

(CARA MANUAL) Modul 11 REGRESI LINIER BERGANDA TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : 1. Mahasiswa dapat memahami pengertian regresi linier berganda dengan cara manual. 2. Mahasiswa dapat memahami penerapan regresi linier berganda dengan cara manual sehingga tidak tergantung pada software. Daftar Isi : I. Regresi linier berganda II. Kasus regresi linier berganda Kasus (Dikerjakan mahasiswa) 3 8 12 ‘13 Business Forecasting Dr Tjiptogoro Dinarjo Soehari MM 1 Pusat Bahan Ajar & E-learning Universitas Mercu Buana http://www.mercubuana.ac.id

Permintaan Pendapatan Secara umum persamaan regresi untuk k variabel: Ŷ = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + ---------------- + bkXk .............................(11.5) Untuk memperoleh koefisien regresi a, b1, b2, b3 dapat diperoleh dengan cara simultan dari tiga persamaan sebagi berikut: ΣY = na + b1ΣX1 + b2ΣX2 ............................................................... ...(11.6) ΣYX1 = aΣX1 + b1ΣX12 + b2ΣX1X2 ......................................................(11.7) ΣYX2 = aΣX2 + b1ΣX1X2 + b2ΣX22 .......................................................(11.8) 4. Contoh soal: Kajian literatur bahwa permintaan suatu produk akan ditentukan oleh harga barang itu sendiri dan pendapatan seseorang. Hasil pengamatan terhadap 10 sample atas permintaan suatu barang dalam hal ini minyak goreng diperoleh data harga minyak goreng dan pendapatan konsumen sebagaimana Tabel 1. Tabel 1. Permintaan Minyak Goreng, Harga Minyak Goreng, Pendapatan konsumen. No Sampel Permintaan Minyak (liter/bulan) Harga Minyak (Rp ribu/liter) Pendapatan (Rp juta/bulan) 1 3 8 10 2 4 7 5 6 9 ‘13 Business Forecasting Dr Tjiptogoro Dinarjo Soehari MM 3 Pusat Bahan Ajar & E-learning Universitas Mercu Buana http://www.mercubuana.ac.id

10 5 1 50 100 25 68 63 46 409 239 516 405 324 317 Persamaan (11.6), (11.7), (11.8) menjadi: 68 = 10a + 63b1 + 46 b2 ...........................................................(11.9) 409 = 63a + 405b1 + 317b2 ...........................................................(11.10) 239 = 46a + 317b1 + 324b2 ...........................................................(11.11) Substitusi antar persamaan (11.9) dan (11.10) diman persamaan (11.9) dikalikan –(63/10) = -6,3 maka: -428,4 = - 63a – 396,9b1 – 289,8b2 ........................................(11.9)x -6,3 409,0 = 63a + 405,0b1 + 317,0b2 .........................................(11.10) -19,4 = 0 + 8,1 b1 + 27,2b2 ..............................................(11.12) Substitusi antar persamaan (11.9) dan (11.11) diman persamaan (11.9) dikalikan -(46/10) = -4,6 maka: -312,8 = - 46a – 289,8b1 – 211,6b2 ...................................pers (11.9) x -4,6 239,0= 46a + 317,0b1 + 324,0b2 ..........................................(11.11) -73,8 = 0 + 27,2b1 + 112,4b2 .............................................(11.13) Untuk mendapatkan nilai b2 gunakan persamaan (11.12) dan (11.13) dengan mengalikan persamaan (11.12) dengan -27,2/8,1 = -3,36 maka: -19,4 = 0 + 8,1 b1 + 27,2b2 ...............................................................(11.12)x -3,36 65,18 = 0 - 27,2b1 - 91,39b2 -73,80 = 0 + 27,2b1 + 112,40b2 ...........................................(11.13) - 8,62 = 0 + 0 + 21,01b2 ...............................................(11.14) Dari pers (11.14) diperoleh b2 = -8,62 : 21,01 = -0,41 ‘13 Business Forecasting Dr Tjiptogoro Dinarjo Soehari MM 5 Pusat Bahan Ajar & E-learning Universitas Mercu Buana http://www.mercubuana.ac.id