Analisis Regresi Regresi Linear Sederhana

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
REGRESI LINIER BERGANDA
Advertisements

REGRESI LINIER SEDERHANA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Uji Korelasi dan Regresi
Bab 10 Analisis Regresi dan Korelasi
Korelasi Fungsi : Mempelajari Hubungan 2 (dua) variabel Var. X Var. Y.
BAB XIII REGRESI BERGANDA.
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
PERAMALAN /FORE CASTING
Regresi linier berganda dan Non linier Tugas Mandiri 01 J0682
Probabilitas dan Statistika
Korelasi/Regresi Linier
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
ANALISIS REGRESI & KORELASI
REGRESI LINIER SEDERHANA
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
ANALISA REGRESI & KORELASI SEDERHANA
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
REGRESI LINEAR.
ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Korelasi/Regresi Linier
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
Analisis Korelasi dan Regresi linier
ANALISIS DATA KATEGORIK
Bab 4 Estimasi Permintaan
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Aplikasi Terapan – Aljabar Linier
REGRESI LINEAR DALAM ANALISIS KUANTITATIF
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
Analisis Korelasi dan Regresi
Pertemuan ke 14.
ANALISIS REGRESI.
EKONOMETRIKA Pertemuan 4,5 Estimasi Parameter Model Regresi
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
Pertemuan ke 14.
Regresi Linier (Linear Regression)
ANALISIS REGRESI & KORELASI
PERAMALAN DENGAN GARIS REGRESI
BAB VIII REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NON LINEAR
ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR
Operations Management
Korelasi dan Regresi Linear Berganda
ANALISIS KORELASI.
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE REGRESSION)
REGRESI LINIER SEDERHANA (SIMPLE LINEAR REGRESSION)
Analisis Regresi.
Disampaikan Pada Kuliah : Ekonometrika Terapan Jurusan Ekonomi Syariah
KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA
KORELASI.
REGRESI 1 1.OBSERVASI 2.PENGAMATAN 3.PENGUKURAN (Xi, Yi)
REGRESI LINEAR.
TEKNIK REGRESI BERGANDA
Regresi Linier Berganda
REGRESI LINEAR.
REGRESI LINIER BERGANDA
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Berganda
ANALISIS REGRESI & KORELASI
Pengantar Aplikasi Komputer II Analisis Regresi Linier Sederhana
Ekonomi Manajerial dalam Perekonomian Global
Regresi Linier Berganda
ANALISIS REGRESI LINIER
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Analisis Regresi Regresi Linear Berganda
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Analisis Regresi Regresi Linear Sederhana
1 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA Bentuk persamaan regresi dengan dua variabel indenpenden adalah: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 Bentuk persaman regresi.
UJI REGRESI LINIER SEDERHANA Arkhiadi Benauli Tarigan
Transcript presentasi:

Analisis Regresi Regresi Linear Sederhana

Pengantar Dua variabel numerik  ingin diketahui hubungannya Dua variabel numerik  salah satu variabel dianggap sebagai variabel yang mempengaruhi variabel lainnya Variabel yang mempengaruhi  X, variabel bebas, variabel penjelas Variabel yang dipengaruhi  Y, variabel tak bebas, variabel respon

Pengantar Misalnya ingin melihat hubungan antara pengeluaran untuk iklan (ads expenditures, X) dengan penerimaan melalui penjualan (sales revenue, Y) Tahun 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X 11 12 13 14 15 Y 44 40 42 46 48 52 54 58 56 60

Pengantar

Pengantar Y = a + bX Ingin dibuat model Model memuat error, selisih nilai sebenarnya dengan dugaan berdasar model

Bagaimana mendapatkan a dan b? Metode yang digunakan : OLS (ordinary least squares), mencari a dan b sehingga jumlah kuadrat error paling kecil Cari penduga a dan b sehingga minimum

Bagaimana mendapatkan a dan b? Rata-rata X Rata-rata Y

Ilustrasi Perhitungan b = 106 / 30 = 3.533 a = 50 – 3.533 (12) = 7.60

Interpretasi a dan b a = besarnya nilai Y ketika X sebesar 0 b = besarnya perubahan nilai Y ketika X berubah satu satuan. Tanda koefisien b menunjukkan arah hubungan X dan Y Pada kasus ilustrasi a = 7.6 = besanya sales revenue jika tidak ada belanja iklan adalah 7.6 mlo b = 3.533 = jika belanja iklan dinaikkan 1 juta dolar maka sales revenue naik 3.533 juta dolar

Uji Signifikasi Koefisien b H0 : b = 0 (artinya X tidak mempengaruhi Y) H1 : b  0 (artinya X mempengaruhi Y) Tolak H0 jika nilai t melebihi nilai t pada tabel dengan derajat bebas (n-2) pada nilai peluang /2 Tolak H0 jika nilai-p < 

Uji signifikansi koefisien b Nilai sb = 0.52 Nilai t = 6.79 Nilai t pada tabel (db = 8,  = 5%) = 2.306 Kesimpulan : Tolak H0, data mendukung kesimpulan adanya pengaruh ads expenditure terhadap sales revenue.

Ukuran Kebaikan Model Menggunakan koefisien determinasi (R2, R-squared) R-squared bernilai antara 0 s/d 1 R-squared adalah persentase keragaman data yang mampu diterangkan oleh model R-squared tinggi adalah indikasi model yang baik

Ukuran Kebaikan Model Model dalam ilustrasi bisa ditunjukkan memiliki R-squared 0.85 atau 85%