Seleksi Model: Kriteria dan Tes

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Konsep Dasar Ekonometrika
Advertisements

ANALISIS REGRESI (REGRESSION ANALYSIS)
KULIAH KE 3 METODE EKONOMETRIKA
Statistik Parametrik.
(Sumber: Dr Solimun, MS, 2003 )
Angelina Ika Rahutami Unika Soegijapranata Gasal 2011/2012.
Analisis Regresi Berganda & Pengujian Asumsi OLS
ANALISIS JALUR ( PATH ANALYSIS ).
Penelitian Ilmiah Motivasi dan tujuan penelitian
Estimating Demand Problems in Applying the Linear Regression Model
HUBUNGAN ANTARA PENGETAHUAN DASAR TENTANG LINGKUNGAN HIDUP DENGAN SIKAP KRITIS TERHADAP ISU-ISU LINGKUNGAN VERAWATI WIKUNA
REGRESI DAN KORELASI Pada bab ini akan membahas dua bagian yang saling berhubungan, khususnya dua kejadian yang dapat diukur secara matematis. Dalam hal.
Gasal 2011/2012 Unika Soegijapranata Semarang
Heteroskedastisitas Penyimpangan asumsi ketika ragam galat tidak konstan Ragam galat populasi di setiap Xi tidak sama Terkadang naik seiring dengan nilai.
A N A L I S I S J A L U R ( P a t h A n a l y s i s )
Regresi dengan Pencilan
Ekonometrika Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
VALIDASI ROC KURVA ANALISIS REGRESI
Regresi Linier Berganda
Konsep Dasar Ekonometrika. Definisi Ekonometrika  cabang ilmu yang mengaplikasi metode-metode statistik dalam ilmu ekonomi.  ilmu yang berhubungan dengan:
Regresi Linear Dua Variabel
B A B I A. PENGERTIAN STATISTIK
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
Ekonometrika Lanjutan
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
A. Pengertian Statistik
Bab 2-5. ANALISIS REGRESI DUA-VARIABEL
A. Pengertian Statistik
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
EKONOMETRIKA Pertemuan 7: Analisis Regresi Berganda Dosen Pengampu MK:
Khaola Rachma Adzima FKIP-PGSD Universitas Esa Unggul
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Pemodelan Ekonometrika
EKONOMETRIKA Pertemuan 6 Model regresi fungsional Dosen Pengampu MK:
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
REGRESI GANDA Taksiran persamaan regresi ganda
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
EKONOMETRIKA Pertemuan 10: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 1)
Analisis REGRESI.
ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR
Analisis Regresi & Analisis Korelasi
A. Pengertian Statistik
PENDAHULUAN Dalam kehidupan sering ditemukan adanya sekelompok peubah yang diantaranya terdapat hubungan alamiah, misalnya panjang dan berat bayi yang.
EKONOMETRIKA Pertemuan 9: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 1)
EKONOMETRIKA Pertemuan 9: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 1)
Praktikum Metode Regresi MODUL 1
Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan studi ketergantungan satu atau lebih variabel bebas terhadap variabel tidak bebas. Dengan maksud untuk meramalkan.
Asumsi Non Autokorelasi galat
KONSEP PENERAPAN ANALISIS EKONOMETRIKA
PERANAN TEORI DALAM BELAJAR DAN PEMBELAJARAN
Regresi Berganda: Penaksiran dan Pengujian Hipotesis
Analisis Jalur (Path Analysis).
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Disampaikan Pada Kuliah : Ekonometrika Terapan Jurusan Ekonomi Syariah
EKONOMETRIKA Ide-ide Dasar Analisis Regresi Sederhana
Ekonometrika Tutor ……….
EKONOMETRIKA Pertemuan 3: Ide-ide Dasar Analisis Regresi Sederhana
BAB 6 MULTIKOLINIERITAS
EKONOMETRIKA Presented by : Reza PREHANDINI RIZKY DWI YULIANTO
Pasca Sarjana Unikom Model Regresi Pasca Sarjana Unikom
Pasca Sarjana Unikom Model Regresi Pasca Sarjana Unikom
Analisis Regresi Berganda & Pengujian Asumsi OLS
EKONOMETRIKA Pertemuan 11: Pengujian Asumsi-asumsi Klasik (Bagian 1)
Model Logit Untuk Respons Biner
REGRESI LINIER.
ANALISIS JALUR ( PATH ANALYSIS ).
TEORI PENDUGAAN SECARA STATISTIK
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
Tahapan Belajar Rumus yang Sistematis (Didasarkan frekuensi penggunaan dalam riset skripsi / tesis / disertasi)
Teknik Regresi.
Transcript presentasi:

Seleksi Model: Kriteria dan Tes Ekonometrika Pertemuan ke-8

1. Sifat model yang baik Hemat biaya: tidak bisa sepenuhnya menangkap realitas, sederhana. Bisa diidentifikasi: sekumpulan data  taksiran per parameter. Kesesuain model: R2 Konsistensi teoritis Kekuatan prediksi

2. Jenis kesalahan spesifikasi Penghapusan variabel yang relevan Dimasukkan variabel yang tak perlu Penggunaan format fungsional yg salah Kesalahan pengukuran

2.1. Penghapusan variabel yang relevan Model: Y = tk kematian anak; X2 = GDP/kapita; X3 = tk melek huruf wanita Model tanpa X3: Konsekuensi variabel X3 yg dihapus: Bila X3 dan X2 berkorelasi, maka a1 dan a2 bias (nilai rata-rata/ekspektasinya tidak sesuai dengan nilai sesungguhnya) Bias tidak akan pernah hilang dg menambah data

2.2. Dimasukkan variabel yang tak perlu Model: Menambah variabel X3:

2.3. Penggunaan format fungsional yg salah Bentuk fungsional yang tidak tepat

2.4. Kesalahan pengukuran Kesalahan pada variabel tak bebas (DV) Kesalahan pada variabel bebas (IV)

3. Mendeteksi Kesalahan 3.1. Mendeteksi variabel tak perlu Adanya variabel kontrol, sehingga variabel yang tidak signifikan dapat dihapus.

3.2. Uji variabel dan bentuk fungsional yang tak tepat Apakah model yang digunakan sdh sesuai teori? Bentuk linier atau log linier?

3.3. Memilih antara model linier dengan log-linier: Uji MWD Uji Spesifikasi Kesalahan Regresi