REGRESI LOGISTIK BINER (DICHOTOMOUS INDEPENDENT VARIABLE)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS DUMMY
Advertisements

William J. Stevenson Operations Management 8 th edition DUMMYVARIABEL Rosihan Asmara
UJI HIPOTESIS.
ANALISIS DATA KATEGORI
Latihan Regresi Logistik
Analisis Data Oleh : Septi Ariadi.
REGRESI LOGISTIK BINER
BAB III ANALISIS REGRESI.
Analisis Data: Memeriksa Perbedaan
TUGAS AKHIR SEMESTER STATISTIKA LANJUT
REGRESI LOGISTIK Erni Tri Astuti.
Kuliah 9 Time series Usman bustaman, S.Si, M.Sc
Regresi dengan Respon Biner
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN OPINI AUDIT GOING CONCERN PADA PERUSAHAAN JASA YANG TERDAPAT DI BURSA EFEK INDONESIA DISUSUN OLEH.
ANALISA STATISTIK DAN KUALITATIF
Regresi Linier Berganda
REGRESI Oleh : Herry Yulistiyono, MSi.
ANALISIS DATA Pertemuan ke- 12. adalah proses penyederhanaan data agar lebih mudah dibaca dan diinterpretasi. Peran statistik dalam analisis data : untuk.
LOGISTIC REGRESSION Logistic regression adalah regressi dengan binary untuk variabel dependen. Variabel dependen bersifat dikotomi dengan mengambil nilai.
ANALISIS MULTIVARIAT.
ANALISIS KORELASI.
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
MODUL 11 METODE PENELITIAN ANALISIS DATA (ANALISIS REGRESI)
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
contingency tables (tabel kontingensi)
FEB Univ. 17 Agustus 1945 Jakarta
Regresi dengan Dummy sebagai Variabel Independen
ANALISIS DATA KATEGORIK
ANALISIS DATA KATEGORIK
REGRESI LOGISTIK BINER
ANALISIS REGRESI.
STATISTIK TERAPAN Oleh : Dr. dr. Buraerah. H. Abd. Hakim, MSc
ANALISIS DATA KATEGORIK
Tujuan Pembelajaran 1) Mengetahui definisi variabel dummy
MODEL LOG LINIER (Lanjutan)
EKONOMETRIKA Pertemuan 7: Analisis Regresi Berganda Dosen Pengampu MK:
Pertemuan Ke-7 REGRESI LINIER BERGANDA
MENDETEKSI PENGARUH NAMA : NURYADI.
DUMMY VARIABEL PADA VARIABEL BEBAS MODEL REGRESI
Pertemuan Ke-10 REGRESI DUMMY
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS DUMMY
Regresi Linier (Linear Regression)
MODEL LOG LINIER Gangga Anuraga.
MODUL 10 ANALISIS REGRESI
REGRESI LOGISTIK BINER
Model Peluang Linier.
Analisis data kualitatif (introduction to Categorical data analysis)
DATA NON LINEAR DAN REGRESI LINEAR Gangga Anuraga, M.Si
SELEKSI VARIABEL DAN PEMILIHAN MODEL TERBAIK
REGRESI LOGISTIK BINER (STUDI KASUS)
REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL
Generalized Linear Models
REGRESI LOGISTIK ORDINAL
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE REGRESSION)
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS KATEGORI
Pengertian Statistik Adalah ilmu yang yang mengumpulkan, menata, menyajikan, mengevaluasi dan menginterpretasikan data menjadi informasi bagi pengambil.
Single and Multiple Regression
Statistika, Vol. 2, No. 2, November 2014
Regresi Linier Beberapa Variable Independent
Regresi Linier Beberapa Variable Independent
Generalized Linear Model pada Data Berdistribusi Poisson (Studi kasus : Banyaknya Jumlah kecelakaan lalu lintas berdasarkan faktor jumlah pelanggaran.
REGRESI POISSON Gangga Anuraga, M.Si.
Single and Multiple Regression
MODEL REGRESI DENGAN VARIABEL BEBAS DUMMY
Pengertian Persamaan Diferensial. Persamaan diferensial adalah suatu persamaan yang memuat turunan terhadap satu atau lebih dari variabel-variabel bebas.
Single and Multiple Regression
Model Logit Untuk Respons Biner
Pendugaan Parameter Regresi Logistik
Model untuk Respons Biner
Korelasi dan Regresi Analisis.
Transcript presentasi:

REGRESI LOGISTIK BINER (DICHOTOMOUS INDEPENDENT VARIABLE) Gangga Anuraga, M.Si

REGRESI LOGISTIK DENGAN INDIKATOR KATEGORI / KUALITATIF Bila suatu variabel prediktor mempunyai p kategori, maka variabel dummy yang diperlukan adalah p-1. Diketahui model logit dari regresi logistik adalah Dimana X1 adalah variabel kualitatif gender (male = 1 dan female = 0) dan y adalah keputusan untuk melanjutkan riset / penelitian (continue the research = 1 dan stop the research = 0) Data ..\Pratikum\Logistic categorical.sav

MODEL REGRESI LOGISTIK

ANALISIS DAN PEMBAHASAN UJI SERENTAK 

Uji Parsial

UJI KESESUAIAN MODEL Uji kesesuaian parameter model regresi logistik adalah Goodness of fit. Digunakan untuk mengetahui keefektifan model dalam menjelaskan variabel respon. Hipotesisnya adalah : H0 : model sesuai (tidak ada perbedaan antara observasi dengan hasil kemungkinan prediksi hasil) H1 : model tidak sesuai (ada perbedaan antara observasi dengan hasil kemungkinan prediksi hasil)

INTERPRETASI MODEL Setelah didapatkan model yang sesuai maka selanjutnya model tersebut diintepretasikan. Intepretasi model regresi logistik dapat dilakukan berdasarkan nilai odds ratio yang menunjukkan seberapa besar variabel-variabel yang signifikan berpengaruh terhadap keputusan melanjutkan penelitian / riset.

Odds ratio adalah perbandingan dari dua odds. Peluang laki-laki yang memutuskan untuk melanjutkan penelitian / riset lebih tinggi 3,376 daripada perempuan. Interpretasi odds dan odds ratio diatas dapat digambarkan seperti tabel berikut :

Tabel Prediksi Model Logistik decision gender male (x = 1) female (x = 0) continue the research (y = 1) 0,59 0,30 stop the research (y = 0) 0,41 0,70 Total 1,0

KETEPATAN KLASIFIKASI

TERIMA KASIH