REGRESI LINEAR SEDERHANA

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB 7 Regresi dan Korelasi
Advertisements

BAB VII ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA
BAB II ANALISA DATA.
Teknik Ramalan dan Analisis Regresi
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANAILSIS REGRESI BERGANDA
REGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI Pada bab ini akan membahas dua bagian yang saling berhubungan, khususnya dua kejadian yang dapat diukur secara matematis. Dalam hal.
REGRESI LINEAR Oleh: Septi Ariadi
ANALISIS REGRESI Pertemuan ke 12.
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Hubungan Antar Sifat.
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
Probabilitas dan Statistika
REGRESI LINEAR SEDERHANA
Regresi Linear Dua Variabel
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
BAB VII ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI Pada bab ini akan membahas dua bagian yang saling berhubungan, khususnya dua kejadian yang dapat diukur secara matematis. Dalam hal.
REGRESI LINEAR.
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Analisis Regresi Sederhana
REGRESI DAN KORELASI.
Analisis Korelasi dan Regresi linier
UKURAN PENYEBARAN (VARIABILITAS)
Bab 2-5. ANALISIS REGRESI DUA-VARIABEL
REGRESI LINEAR DALAM ANALISIS KUANTITATIF
Analisis Korelasi dan Regresi
ANALISIS REGRESI & KORELASI
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Pertemuan ke 14.
REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS REGRESI.
Khaola Rachma Adzima FKIP-PGSD Universitas Esa Unggul
KORELASI DAN REGRESI IRFAN.
Pertemuan ke 14.
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
ANALISIS REGRESI & KORELASI
PERAMALAN DENGAN GARIS REGRESI
REGRESI LINIER DAN KORELASI
Regresi Linier Sederhana
Operations Management
Korelasi dan Regresi Linear Berganda
ANALISIS KORELASI.
Analisis Regresi dan Korelasi
Regresi Linear Sederhana
Pertemuan Ke-6 REGRESI LINIER
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD
Disampaikan Pada Kuliah : Ekonometrika Terapan Jurusan Ekonomi Syariah
BAB 7 persamaan regresi dan koefisien korelasi
REGRESI LINEAR oleh: Asep, Iyos, Wati
Pencocokan Kurva / Curve Fitting
REGRESI 1 1.OBSERVASI 2.PENGAMATAN 3.PENGUKURAN (Xi, Yi)
REGRESI LINEAR.
STATISTIK II Pertemuan 12: Analisis Regresi dan Korelasi
REGRESI LINEAR.
REGRESI LINEAR SEDERHANA
Bab 4 ANALISIS KORELASI.
Korelasi dan Regresi Linier Sederhana & Berganda
Regresi Linier Berganda
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
REGRESI LINEAR.
Lektion ACHT(#8) – analisis regresi
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Transcript presentasi:

REGRESI LINEAR SEDERHANA USWATUN KHASANAH

Latar Belakang Terdapat kejadian– kejadian , kegiatan- kegiatan, atau masalah- masalah yang saling berhubungan satu sama lain Dibutuhkan analisis hubungan antara kejadian tersebut Perlu dibahas mengenai bentuk hubungan yang ada atau diperkirakan ada antara kedua perubah tersebut

Bentuk Hubungan ???? REGRESI

APA YANG DIUKUR DARI HUBUNGAN TERSEBUT Bagaimana hubungan fungsional dua kejadian tersebut atau bagaimana persamaan matematis yang mempresentasikan hubungan dua kejadian tersebut ( analisis regresi) Bagaiman kekuatan atau keeratan hubungan dua kejadian tersebut (analisis korelasi)

Dua variabel dalam regresi Variabel bebas  X Variabel terikat  Y

UKURAN DALAM REGRESI Koefisien Regresi  mengukur besarnya pengaruh X terhadap Y Koefisien korelasi  mengukur Kuat tidaknya hubungan X dan Y

UJI HIPOTESIS DALAM REGRESI uji keberartian koefisien regresi Uji keberartian model regresi / Uji linearitas Uji Korelasi

JENIS REGRESI LINEAR SEDERHANA Linear positif Linear negatif

APA ITU GARIS REGRESI? Garis linear yang menunjukan pola hubungan antara dua variabel misalnya variabel X dan Y sebenarnya hanya merupakan garis taksiran yang dipakai untuk mewakili pola sebaran data tersebut

Garis regresi(y) y= a + bx

MODEL REGRESI LINEAR SEDERHANA Y = + X +  Dimana  adalah error random (kasalahan pengganggu)   N ( 0, 2 ).

METODE KUADRAT TERKECIL kesalahan tidak dapat dihilangkan sama sekali, maka resiko betapapun kecilnya selalu ada. Resiko hanya bisa diperkecil dengan memperkecil kesalahan persamaan garis regresi yang paling baik adalah persamaan garis regresi yang mempunyai total kuadrat kesalahan kecil

TOTAL KUADRAT KESALAHAN

No. Subyek Var. Bebas (X) Var. Terikat (Y) 1 x1 y1 2 x2 y2 3 x3 y3 n xn yn

MODEL DARI n DATA yi = + xi +  i , untuk i = 1,2, . . ., n  i = yi -  - xi ( i)2 = ( yi -  - xi )2 J=

J Diturunan terhadap  dan 

Persamaan baru

a dan b taksiran dari  dan 

AKIBAT

Hasil

RUMUSAN LAIN