Regresi Ganda Pertemuan 21

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISIS REGRESI (REGRESSION ANALYSIS)
Advertisements

Metode Penarikan Contoh II
Analisis Regresi.
REGRESI LINIER SEDERHANA
Regresi linier sederhana
Regresi linier sederhana
Gaya Geser Pada Penampang Beton Prategang Pertemuan 12
Matakuliah : I0174 – Analisis Regresi
Pertemuan 5-6 Metode pemulusan eksponential tunggal
Materi 06 Financial Forecasting
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
OPERASI JUMP DAN EXCEPTION HANDLING
Pendugaan Parameter Proporsi dan Varians (Ragam) Pertemuan 14 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan 7
ANALISIS EKSPLORASI DATA
1 Pertemuan 25 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Regresi Ganda (I) : Pendugaan Model Regresi.
Simple Regression ©. Null Hypothesis The analysis of business and economic processes makes extensive use of relationships between variables.
MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS THE THREE VARIABLE MODEL: NOTATION AND ASSUMPTION 08/06/2015Ika Barokah S.
Pertemuan 5 Balok Keran dan Balok Konsol
Fungsi Logaritma Pertemuan 12
Mengambar kurva fungsi linier Pertemuan 4
REGRESI LINIER SEDERHANA (SIMPLE LINEAR REGRESSION)
Fungsi Eksponensial Pertemuan 11 Matakuliah: J0174/Matematika I Tahun: 2008.
1 Pertemuan 17 Penguraian jumlah kuadrat Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 24 Matakuliah: I0214 / Statistika Multivariat Tahun: 2005 Versi: V1 / R1 Analisis Struktur Peubah Ganda (IV): Analisis Kanonik.
Sebaran Peluang Kontinu (II) Pertemuan 8 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
Analisis Regresi. ANALISIS REGRESI Melihat ‘pengaruh’ variable bebas/independet variabel/ thd variable terikat/dependent variabel. Berdasarkan jumlah.
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
REGRESI LINIER SEDERHANA
Rancangan Percobaan (II) Pertemuan 26
KORELASI & REGRESI.
Analisis Korelasi dan Regresi linier
Mata kuliah : A Statistik Ekonomi
REGRESI LINIER SEDERHANA (SIMPLE LINEAR REGRESSION)
(MENGGUNAKAN MINITAB)
Path analysis (analisis jalur)
Pengujian Hipotesis (I) Pertemuan 11
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
PENYALURAN TULANGAN Pertemuan 23
PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan 8
Regresi Untuk Data Katagorik Pertemuan 08
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
KRITERIA DESAIN, STANDAR DESAIN, DAN METODE ANALISIS PERTEMUAN 6
Uji Hipotesis Dan Selang Kepercayaan Pertemuan 10
Transformasi Linear dan Sistem Persamaan Linear Pertemuan 5
Regresi linier satu variable Independent
Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10
Analisis Ragam Peubah Ganda (MANOVA III)
Pengujian Kesetangkupan (II) Pertemuan 14
Uji Kesamaan Proporsi dan Uji Kebebasan Pertemuan 24
PRESENTASI DAN EVALUASI Pertemuan 39
Modul Praktikum 8 Tujuan khusus
Pertemuan Kesembilan Analisa Data
Learning Outcomes Mahasiswa dapat menjelaskan definisi aljabar boole dan hukum-hukum aljabar boole,duality dan contoh pemakaian aljabar boole. Bina Nusantara.
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE REGRESSION)
Pertemuan Kesepuluh Data Analysis
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
REGRESI LINIER SEDERHANA (SIMPLE LINEAR REGRESSION)
Analisis Regresi.
BAB 7 persamaan regresi dan koefisien korelasi
Regresi Linier Berganda
KAPASITAS PENAMPANG MENAHAN GAYA LINTANG Pertemuan 13
Analisis Korelasi dan Regresi Berganda Manajemen Informasi Kesehatan
Prategang Pada Struktur Statis Tak Tentu Pertemuan 13
Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
Pertemuan 21 dan 22 Analisis Regresi dan Korelasi Sederhana
Pertemuan 9 Regresi dengan peubah dummy
Ekonomi Manajerial dalam Perekonomian Global
REGRESI LINIER SEDERHANA (SIMPLE LINEAR REGRESSION)
UJI REGRESI LINIER SEDERHANA Arkhiadi Benauli Tarigan
Transcript presentasi:

Regresi Ganda Pertemuan 21 Matakuliah : L0104/Statistika Psikologi Tahun : 2008 Regresi Ganda Pertemuan 21

Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Mahasiswa akan dapat menghitung persamaan normal dan koefisien regresi ganda. Bina Nusantara University

Outline Materi Model regresi ganda Persamaan normal regresi ganda Persamaan regresi dugaan Koefisien determinasi regresi ganda Bina Nusantara University

Multiple Regression Multiple Regression Model Least Squares Method Multiple Coefficient of Determination Model Assumptions Testing for Significance Using the Estimated Regression Equation for Estimation and Prediction Qualitative Independent Variables Residual Analysis Bina Nusantara University

The Multiple Regression Model y = 0 + 1x1 + 2x2 + . . . + pxp +  The Multiple Regression Equation E(y) = 0 + 1x1 + 2x2 + . . . + pxp The Estimated Multiple Regression Equation y = b0 + b1x1 + b2x2 + . . . + bpxp Bina Nusantara University

The Least Squares Method Least Squares Criterion Computation of Coefficients’ Values The formulas for the regression coefficients b0, b1, b2, . . . bp involve the use of matrix algebra. We will rely on computer software packages to perform the calculations. A Note on Interpretation of Coefficients bi represents an estimate of the change in y corresponding to a one-unit change in xi when all other independent variables are held constant. Bina Nusantara University

The Multiple Coefficient of Determination Relationship Among SST, SSR, SSE SST = SSR + SSE Multiple Coefficient of Determination R 2 = SSR/SST Adjusted Multiple Coefficient of Determination Bina Nusantara University