Agribusiness Study of Programme Wiraraja University

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen
Advertisements

Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Kuliah ke 2 sifat-sifat analisis regresi
ANALISIS REGRESI (REGRESSION ANALYSIS)
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
Ekonometrika Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Sebaran Peluang bersyarat dan Kebebasan
Proses Stokastik Semester Ganjil 2013/2014
Jurusan Agribisnis Semester Ganjil 2014
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Ekonometrika Arti Dan Kegunaan Ekonometrika Analisis Data Ekonomi
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
EKONOMETRIKA Sifat Dasar Analisis Regresi Kelompok 1
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
K O N S E P D A S A R A N A L I S I S R E G R E S I
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Ekonometrika Lanjutan
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2015/2016
Ekonometrika Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
SEJARAH REGRESI Istilah Regresi diperkenalkan oleh Fancis Galtom
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Program Studi ekonomi pembangunan Semester Ganjil 2012
Statistika Matematika I
Dr. Adji Achmad RF, S.Si, M.Sc
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2011/2012
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Agribisnis Study of Programme Wiraraja University
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan studi ketergantungan satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel tidak bebas. Dengan maksud untuk meramalkan.
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Created by - Elmi Imiarti Purba - Linda Azzahra - Tamara Nathania
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
Regresi dan Korelasi E. Susy Suhendra.
Contoh Simulasi Kasus Inventory Probabilistic model
Peubah Acak (Random Variable) IV (kasus Peubah Kontinyu)
Analisis Multivariat Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Analisis KORELASIONAL.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Simulasi untuk Model-model Statistika
Model Linier untuk Data Kontinyu
Principal Components Analysis (Pendekatan Sampel)
Multivariate Analysis
Peubah Acak (Random Variable) III
Uji Hipotesis Dua Ragam
Model Sediaan Probabilistik (lanjutan)
Statistika Matematika II Semester Genap 2011/2012
Transcript presentasi:

Agribusiness Study of Programme Wiraraja University Ekonometrika Agribusiness Study of Programme Wiraraja University Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Review Analisis Regresi Mempelajari hubungan ketergantungan dari satu peubah tak bebas (dependent) kepada satu atau lebih peubah penjelas (explanatory) Menduga rata-rata populasi dari peubah tak bebas berdasarkan pengetahuan mengenai nilai peubah penjelas Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Contoh 1: Tinggi anak laki-laki dan Tinggi ayahnya Meramalkan tinggi anak laki-laki dari tinggi ayahnya Pada setiap nilai tinggi ayah terdapat sebaran tinggi anak laki-laki Secara rata-rata tinggi anak laki-laki meningkat seiring peningkatan tinggi ayah Garis regresi: Menghubungkan rata-rata tinggi anak dengan tinggi ayah Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Contoh 2: Tinggi Anak Laki-laki dan Usianya Menduga tinggi anak laki-laki dari umurnya Pada setiap umur anak laki-laki terdapat sebaran tinggi Secara rata-rata tinggi anak laki-laki meningkat dengan umur Garis regresi: Hubungan antara rata- rata tinggi dan umur Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Contoh 3: Pendapatan dan Konsumsi Pasangan nilai pendapatan dan konsumsi diambil secara acak, tidak diamati untuk setiap nilai Pendapatan (GDP) Untuk menentukan seberapa besar koefisien MPC: marginal propensity to consume Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Contoh 4: Produksi tanaman dan curah hujan Produksi tanaman (dependent variable) dipengaruhi oleh curah hujan (explanatory variable) Hubungan regresi digunakan untuk Meramalkan produksi berdasarkan informasi mengenai curah hujan Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Hubungan secara Deterministik vs Stokastik Hubungan deterministik antar peubah apabila semua pasangan titik membentuk garis lurus Hubungan stokastik: Pasangan titik berada di sekitar (tidak tepat pada) garis Adanya unsur random atau stokastik Peubah random atau stokastik mempunyai sebaran peluang tertentu Analisis regresi: Adanya kemungkinan peubah lain yang tidak terukur yang juga menjelaskan peubah tak bebas Selain hubungan deterministik yang diasumsikan Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Regresi vs Sebab Akibat Hubungan sebab akibat tidak disimpulkan secara statistik Hubungan sebab akibat harus dibentuk berdasarkan “common sense” Penentuan hubungan sebab akibat secara “a priori” Contoh: Berdasarkan bidang ilmu yang bersesuaian Produksi dipengaruhi oleh curah hujan, bukan sebaliknya Tinggi tubuh anak laki-laki dipengaruhi oleh umur, bukan sebaliknya Konsumsi dipengaruhi oleh pendapatan, bukan sebaliknya Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Regresi vs Korelasi Regresi: Korelasi Melibatkan unsur sebab akibat antara dua peubah (atau lebih) Peubah tak bebas dan peubah penjelas Korelasi Hanya hubungan keeratan antar peubah Tanpa unsur sebab akibat Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Terminologi Analisis regresi sederhana (simple regression analysis) Peubah tak bebas (dependent) Peubah Penjelas (Explanatory) Explained Independent Predictand Predictor Regressand Regressor Response Stimulus Endogenous Exogenous Outcome Covariate Analisis regresi sederhana (simple regression analysis) Melibatkan dua peubah saja Satu peubah tak bebas dan satu peubah penjelas Analisis regresi berganda (multiple regression analysis) Melibatkan lebih dari dua peubah Satu peubah tak bebas dan beberapa peubah penjelas Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Tipe Data untuk Analisis Ekonomi Time Series data Cross section data Pooled data Panel, Longitudinal or Micropanel data Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Tipe Data untuk Analisis Ekonomi Time Series Data Sekumpulan pengamatan yang diamati pada satu/beberapa peubah pada waktu yang berbeda (Yt) Data harian: harga saham, ramalan cuaca Data mingguan: supply uang Data bulanan: tingkat pengangguran, Consumer Price Index (CPI) Data tiga bulanan (quarterly): GDP (pendapatan nasional) Data tahunan: anggaran pemerintah Hubungan stasioner mendasari analisis data time series (di luar lingkup kuliah ini) Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Tipe Data untuk Analisis Ekonomi Cross Section Data Hasil pengamatan pada satu atau beberapa peubah yang diperoleh pada satu waktu untuk beberapa individu (orang/negara/perusahan) Contoh: Produksi telur (Y1i) dan harga telur (X1i) untuk 50 negara bagian di US pada tahun 1990, i =1, …, 50 Produksi telur (Y2i) dan harga telur (X2i) untuk 50 negara bagian di US pada tahun 1991, i =1, …, 50 Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Milik Dr. Rahma Fitriani, S. Si. , M. Sc Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Tipe Data untuk Analisis Ekonomi Pooled data Gabungan dari time series dan cross section data Produksi telur (Yi ) dan harga telur (Xi) untuk 50 negara bagian di US pada tahun 1990 dan tahun 1991 Perbedaan waktu tidak dipentingkan, dianggap sebagai ulangan Total pengamatan n = 50+50 = 100 i = 1, …, 100 Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Tipe Data untuk Analisis Ekonomi Panel, Longitudinal atau Micropanel Data Data yang diukur pada unit cross section yang sama dalam selang waktu tertentu Unit cross section: Negara Bagian Pengamatan Produksi telur Harga telur Selang waktu: 1990 dan 1991 Di setiap negara bagian diamati produksi telur dan harga telur pada dua periode waktu tersebut Yit: Produksi telur pada negara bagian i pada tahun t Xit: Harga telur pada negara bagian i pada tahun t i = 1, …, 50, t = 1990, 1991 Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Contoh Lain Panel Data Sensus n rumah tangga untuk 5 tahun Unit cross section: Rumah tangga Setiap tahun, rumah tangga yang sama diwawancara, tentang jumlah pendapatan (Y) Yit: Pendapatan rumah tangga i pada tahun t i = 1, …, n, t = 1, …, 5 Tujuan: Untuk mempelajari perubahan secara finansial rumah tangga tsb sejak wawancara terakhir Mempelajari dinamika keuangan rumah tangga secara periodik Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Sumber Data Ekonomi Lembaga pemerintahan Lembaga Internasional BPS SuSeNas: Sensus Ekonomi Pemerintah Bank Indonesia Lembaga Internasional IMF Bank Dunia Organisasi swasta lainnya Internet Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA

Sumber Data Ekonomi Metode Pengumpulan Data Ekonomi: Bukan dari percobaan (Experimental)→ Di Ilmu Hayati Pengamatan dilakukan ketika faktor-faktor tertentu dibuat konstan untuk mempelajari efek suatu faktor yang menjadi pusat perhatian Non experimental Non Experimental data: Tidak dapat dikontrol oleh peneliti Contoh: Tingkat pengangguran, PDB, tingkat inflasi, dll Milik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc., digunakan oleh Arfinsyah Hafid Anwari, MMA