Persamaan Regresi Ganda

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
REGRESI LINIER SEDERHANA
Advertisements

Statistika Parametrik
Analisis Regresi part 2.
Ada 4 macam pakan untuk udang Vanamea.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
REGRESI LINEAR SEDERHANA
BAB III ANALISIS REGRESI.
Rancangan Acak Kelompok
Regresi Linier Berganda
Korelasi Fungsi : Mempelajari Hubungan 2 (dua) variabel Var. X Var. Y.
Regresi Linier Fungsi : Jenis :
Regresi Eni Sumarminingsih, SSi, MM. Analisis regresi linier merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui dan mempelajari suatu model hubungan fungsional.
BAB XIII REGRESI BERGANDA.
Diunduh dari: SMNO FPUB….. 19/10/2012
ANALISIS REGRESI BERGANDA
ANALISIS EKSPLORASI DATA
Regresi Linier Sederhana melalui titik origin (0,0)
VII. RAK FAKTORIAL Percobaan RAK pola faktorial adalah penelitian dengan rancangan dasar RAK dan faktor perlakuan labih dari atau sama dengan 2. Contoh.
KORELASI Bagaimana model regresi antar variabel yang dihubungkan?
Rancangan Acak Kelompok
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
Pertemuan XI Kompetensi Dasar: Mahasiswa mampu menjelaskan dengan tepat konsep dasar analisis regresi dan korelasi serta mampu menghitung persamaan regresi.
Metode Statistika Pertemuan XII
Metode Statistika Pertemuan XIV
RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL
Regresi Berganda Statistika Ekonomi II Pertemuan Ke 10
Eksperimen Pengujian Hipotesis Lebih dari Dua Rata-rata
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) COMPLETTED RANDOMIZED DESIGN (CRD)
Rancangan Acak Lengkap
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Regresi Linier Berganda
REGRESI LINEAR SEDERHANA
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
MENDETEKSI PENGARUH NAMA : NURYADI.
Forcep Rio Indaryanto, S.Pi., M.Si
Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova)
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
PERBEDAAN NILAI RATA-RATA UNTUK LEBIH DARI DUA POPULASI
Pertemuan X Kompetensi Dasar: Mahasiswa mampu menghitung dan menggunakan proporsi dengan cara yang benar. Pokok Bahasan: Proporsi . Sumber materi: 1. Husain.
Regresi Linier Berganda
Rancangan Cross-Over Dalam kondisi-kondisi tertentu pemberian perlakuan dilakukan secara serial dimana setiap objek diterapkan seluruh perlakuan pada periode.
Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL)
Rancangan Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design)
Metode Statistika Pertemuan XII
PENDAHULUAN Dalam kehidupan sering ditemukan adanya sekelompok peubah yang diantaranya terdapat hubungan alamiah, misalnya panjang dan berat bayi yang.
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
3 b. Rancangan Acak Lengkap (Ulangan Tidak Sama)
Rancangan Acak Lengkap
Materi Pokok 21 RANCANGAN KELOMPOK
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Contoh1 : REGRESI LINIER
Pencocokan Kurva / Curve Fitting
Contoh1 : REGRESI LINIER
REGRESI BERGANDA.
Regresi Linier Berganda
Regresi Linier Berganda
Pertemuan 11 Regresi polinomial
REGRESI LINIER BERGANDA
Metode Statistika Pertemuan XII
Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
ANALISIS REGRESI & KORELASI
Metode Statistika Pertemuan XII
Rancangan Acak Lengkap
Metode Statistika Pertemuan XII
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Metode Statistika Pertemuan XII
Transcript presentasi:

Persamaan Regresi Ganda Atau

Koefisien Regresi Ganda

Koefisien Regresi Ganda Dimana :

Koefisien Regresi Ganda Dimana :

Uji Kemaknaan Model Hipotesis : H0 : model tidak fit / cocok Sumber JK H1 : model fit / cocok Sumber JK db KT Fhit Regresi JKR K KTR KTR/KTS Sisa JKS n-k-1 KTS Total JKT n-1

Uji Kemaknaan Model JKR = JKS = JKT - JKR KTR = JKR/k Dimana : JKT = JKR = JKS = JKT - JKR KTR = JKR/k KTS = JKS /(n-k-1) n = banyaknya data k = banyaknya var. bebas

Uji Kemaknaan Model Pengambilan keputusan : H0 ditolak, jika : Untuk menarik kesimpulan (apakah H0 diterima atau ditolak ), digunakan tabel-F dengan derajat bebas (k,(n-k-1)) dan tingkat signifikansi . H0 ditolak, jika : Fhit > Ftabel

Uji Kemaknaan Koefisien (Regresi Linier Ganda) Hipotesis :

Uji Kemaknaan Koefisien (Regresi Linier Ganda) Dimana :