Pertemuan 11 Regresi polinomial

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
REGRESI LINEAR SEDERHANA
Advertisements

Rancangan Acak Kelompok
ANALISIS REGRESI Pertemuan ke 12.
Regresi Eni Sumarminingsih, SSi, MM. Analisis regresi linier merupakan analisis yang digunakan untuk mengetahui dan mempelajari suatu model hubungan fungsional.
1 Pertemuan 23 Pemilihan regresi terbaik Matakuliah: I0174/Analisis regresi Tahun: 2005 Versi: 1.
1 Pertemuan 11 Penerapan model full rank Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
ANALISIS REGRESI BERGANDA
1 Pertemuan Penaksiran parameter model Matakuliah: I0224/Analisis Deret Waktu Tahun: 2007 Versi: revisi.
Matakuliah : I0174 – Analisis Regresi
Pertemuan 5-6 Metode pemulusan eksponential tunggal
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
1 Pertemuan 20 Pengujian hipotesis parameter Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
Rancangan Percobaan (I) Pertemuan 25 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
1 Pertemuan 26 Pendugaan komponen ragam Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 17 Pengujian hipotesis regresi Matakuliah: I0174/Analisis regresi Tahun: 2005 Versi: 1.
Pertemuan 14 Penerapan model full rank
Pertemuan 14 Regresi non linier
Contoh Penerapan ANCOVA Pada RAL
1 Pertemuan 7 Klasifikasi dan Rekognisi Pola (1) Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Pertemuan 5 Balok Keran dan Balok Konsol
Fungsi Logaritma Pertemuan 12
1 Pertemuan 5 PPh PASAL 21 Matakuliah: A0572/ Perpajakan Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Fungsi Eksponensial Pertemuan 11 Matakuliah: J0174/Matematika I Tahun: 2008.
ANALISIS RAGAM (VARIANS)
Matakuliah : R0022/Pengantar Arsitektur Tahun : Sept 2005 Versi : 1/1
1 Pertemuan 17 Penguraian jumlah kuadrat Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 10 Pengujian parameter Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 7 Estimable parameter Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
Matakuliah : R0262/Matematika Tahun : September 2005 Versi : 1/1
KORELASI Bagaimana model regresi antar variabel yang dihubungkan?
Matakuliah : K0074/Kalkulus III Tahun : 2005 Versi : 1/0
Analisis Regresi (IV) :
Pertemuan 24 Pemilihan regresi terbaik
Berbagai Jenis Transformasi
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (VI)
Aplikasi Integral Lipat dua dan Lipat Tiga Pertemuan 10, 11, & 12
Analisis Dua Klasifikasi (I) :
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Matakuliah : R0262/Matematika Tahun : September 2005 Versi : 1/1
Regresi Untuk Data Katagorik Pertemuan 08
Pertemuan 1 Pendahuluan Matakuliah : I0214 / Statistika Multivariat
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
Uji Hipotesis Dan Selang Kepercayaan Pertemuan 10
Persamaan Regresi Ganda
Matakuliah : K0074/Kalkulus III Tahun : 2005 Versi : 1/0
Pertemuan 25 Pemilihan regresi terbaik
Pemilihan Prediktor Untuk Model Proses Pemilihan Bertahap Pertemuan 20
Pertemuan 1 Tahapan survai
Pertemuan 21 Penerapan model not full rank
Pertemuan 3 PD Dapat Dihomogenkan
Pertemuan 16 SISTEM AKUNTANSI UTANG
Pertemuan 5 Solusi persamaan linier simultan
Pertemuan 4 Kombinasi linier vektor
Pertemuan 21 Pemeriksaan penyimpangan regresi
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 16 Model not full rank
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 7-8 Metode pemulusan eksponensial ganda
Pertemuan Model-model analisis deret waktu
Pertemuan 15 Model not full rank
Pertemuan 3 Diferensial
Pertemuan 18 Pengujian hipotesis regresi
Pertemuan 6 DIferensial
Pertemuan 9 Pengujian parameter
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
REGRESI LINIER BERGANDA
Pertemuan 2 Pengolahan matrik
Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
Pertemuan 9 Regresi dengan peubah dummy
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
Transcript presentasi:

Pertemuan 11 Regresi polinomial Matakuliah : I0174/Analisis regresi Tahun : 2005 Versi : 1 Pertemuan 11 Regresi polinomial

Menduga regresi dengan model regresi polinomial Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menduga regresi dengan model regresi polinomial

Pengujian hipotesis parameter Outline Materi Pendugaan parameter Pengujian hipotesis parameter

Bila suatu variabel tak bebas ditentukan oleh variabel bebas X, maka bentuk hubungan dapat diduga secara linie, kuadratik, kubi dan derajat polinomial lainya yang lebih tinggi Hubungan antara variabel tersebut merupakan penduga regresi polinomal

Persamaan regersi polinmial berderajat p yaitu

Bagaimana bentuk matrik design bila polnimal berderajat satu, dua, tiga dan empat ?

Mengapa menjadi matrik diagonal ?

Ơ2 diduga dari kuadrat tengah sisa

Bila matrik X’X merupakan matrik diagonal maka invers matriknya mudah ditentukan Invers matrik X’X sama dengan matrik X’X dengan unsur-unsur 1/dii, di= nilai unsur diagonal ke-i pada matrik X’X

Bagaimana bentuk persamaannya dalam menduga parameter regresi polinomial, bila matrik X’X merupakan matrik diagonal?

ANOVA bagi regresi polinomal dapat ditentukan sama seperti regresi nerganda yang lain JK regresi = βX’y JK Total = y’y

Koefisien atau unsur dalam matrik design X, bila faktor X berjarak sama dapat dilihat pada tabel

Regresi polinomial digunakan untuk menduga bentuk hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas Derajat polinomial tergantung dari model trend yang diperkirakan lalu diuji melaui uji hipotesis parameternya