METODE KUADRAT TERKECIL

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
MODUL 8 KORELASI 1 PENGERTIAN KORELASI
Advertisements

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
REGRESI LINEAR.
TEMU 7 ANALISIS REGRESI.
Statistik deskriptif.
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
Teknik Ramalan dan Analisis Regresi
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR Oleh: Septi Ariadi
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
Bab 10 Analisis Regresi dan Korelasi
ANALISIS REGRESI Pertemuan ke 12.
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Regresi Linier Berganda
BAB VIII REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NON LINEAR
BAB XIII REGRESI BERGANDA.
BAB IX Trend Trend merupakan gerakan yang berjangka panjang , lamban dan berkecenderungan menuju ke satu arah, menuju ke arah naik atau arah menurun. Penggambaran.
Bab 3B Statistika Deskriptif: Parameter Populasi 2.
UKURAN KESERAGAMAN / UKURAN VARIASI
REGRESI (TREND) NONLINEAR
ANALISIS DATA BERKALA.
Regresi linier berganda dan Non linier Tugas Mandiri 01 J0682
ANALISIS DATA BERKALA.
REGRESI LINEAR SEDERHANA
TREND LINIER SIP-Sesi8.
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
ANALISIS REGRESI.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISA REGRESI & KORELASI SEDERHANA
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
REGRESI LINEAR.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
MODUL XIV REGRESI DAN KORELASI (2) 8. KORELASI LINEAR
PERAMALAN “Proyeksi Tren”
Regresi dan Korelasi Linier
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
MENENTUKAN TREND Terdapat beberapa metode yang umum digunakan untuk menggambarkan garis trend. Beberapa di antaranya adalah metode tangan bebas, metode.
REGRESI LINEAR DALAM ANALISIS KUANTITATIF
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Bab 3 ANALISIS REGRESI.
Khaola Rachma Adzima FKIP-PGSD Universitas Esa Unggul
Analisis Time Series.
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
PERAMALAN DENGAN GARIS REGRESI
REGRESI LINIER DAN KORELASI
Analisis Regresi & Analisis Korelasi
ANALISIS DATA BERKALA.
Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan studi ketergantungan satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel tidak bebas. Dengan maksud untuk meramalkan.
Analisis Regresi dan Korelasi
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD
LINDA ZULAENY HARYANTO
METODE PENELITIAN KORELASIONAL
Metode Least Square Data Genap
REGRESI LINEAR.
REGRESI LINEAR.
REGRESI Danniar Rosmawati A.04
ANALISIS REGRESI & KORELASI
REGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR. Apa itu Regresi Linier ? Regresi merupakan alat ukur yg digunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antarvariabel. Analisis regresi.
Korelasi dan Regresi Linier Sederhana & Berganda
Bab 3 ANALISIS REGRESI.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Analisis Time Series.
REGRESI LINEAR.
Analisis KORELASIONAL.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Transcript presentasi:

METODE KUADRAT TERKECIL Regresi linear adalah regresi yang variabel bebasnya ( variabel X) berpangkat paling tinggi satu. Untuk regresi linear sederhana yaitu regresi linear yang hanya melibatkan dua variabel, variabel bebas dan variabel terikat (variabel X dan Y). Variabel bebas adalah variabel yang nilai-nilainya tidak bergantung pada variabel yang lain. Variabel terikat adalah variabel yang nilai-nilainya bergantung pada variabel yang lain.

Beberapa istilah untuk variabel bebas dan terikat Variabel bebas Variabel yang menjelaskan Peramal Yang meregresi Perangsang atau variabel kendali Variabel terikat Variabel yang dijelaskan Yang diramal Yang diregresi tanggapan

Persamaan garis regresinya sebagai berikut : Persamaan regresi linear Y terhadap X Keterngan : dibaca “Y topi” = variabel terikat X = variabel bebas a = intersep b = koefisien regresi Niali a dan b dapat dihitung dengan rumus :

Jika terlebih dulu dihitung koefisien b maka koefisien a dapat pula ditentukan dengan rumus: dan masing-masing merupakan rata-rata untuk variabel-variabel X dan Y. 2. Persamaan regresi linear X terhadap Y keterangan : : variabel terikat Y : variabel bebas c : intersep d : koefisien regresi

Nilai c dan d dapat dihitung dengan rumus: Contoh soal:

Berikut ini data mengenai pengalaman kerja dan penjualan dari perusahaan “SILAFA” X = pengalaman kerja ( tahun) Y = omzet penjualan ( ribuan) variabel terikat a. Tentukan nilai a dan b b. Buatkan persamaan garis regresinya c. Berapa omzet penjualan dari seorang karyawan yang pengalaman kerjanya 3,5 tahun? d. Berapa tahun pengalaman kerja seorang karyawan yang omzet penjualannya 15.000.000 X 2 3 5 6 1 4 Y 8 7 11 10

CARA PENGGUNAAN KALKULATOR UNTUK REGRESI LINEAR Tekan MODE MODE REG LIN SHIFT Scl = dtX1 , dtY1 M+ dtX2 , dtY2 M+ .....................dtXn , dtYn M+ RCL A = SHIFT RCL B = SHIFT RCL C = n SHIFT RCL D = RCL E = RCL F = RCL

CARA PENGGUNAAN KALKULATOR UNTUK MENCARI SIMPANGAN BAKU MODE MODE SD SHIFT Scl = dt1 M+ dt2 M+ .........dtn M+ SHIFT =  

d. Buatkan persamaan garis regresinya c. Buatlah grafiknya TUGAS, DIKUMPULKAN Data berikut melukiskan hasil pengamatan mengenai banyak 0rang yang datang (X) dan banyak orang yang berbelanja (Y) di sebuah toko selama 1 minggu. a. Tentukan nilai a dan b d. Buatkan persamaan garis regresinya c. Buatlah grafiknya d. Berapa banyak pengunjung yang datang jika ada 50 orang yang berbelanja? e. Berapa banyak orang yang berbelanja jika terdapat 60 orang pengunjung? X 34 32 38 36 30 37 Y 31 29 28

a. Gambarlah diagram pencarnya 2. Kegiatan berikut menyatakan X = IQ untuk kelompok anak berumur tertentu dan Y = hasil ujian prestasi pengetahuan umum. a. Gambarlah diagram pencarnya b. Tentukan regresi linear Y atas X kemudian gambarkan. c. Berapa rata-rata prestasi anak dapat diharapkan jika IQ-nya 120? X 114 113 120 125 90 107 110 100 Y 29 48 64 53 40 43 41 49