1 Pertemuan 23 Pemilihan regresi terbaik Matakuliah: I0174/Analisis regresi Tahun: 2005 Versi: 1.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PEMBENTUKAN MODEL RLB Kuliah ke 8 anareg Dosen: usman bustaman.
Advertisements

SATUAN ACARA PERKULIAHAN
Regresi Linier Berganda
ANALISIS REGRESI Pertemuan ke 12.
1 Pertemuan 11 Penerapan model full rank Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
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
1 Pertemuan Identifikasi model Matakuliah: I0224/Analisis Deret Waktu Tahun: 2007 Versi: revisi.
1 Pertemuan 8 Model Kehandalan Suatu Sistem Matakuliah: H0204/ Rekayasa Sistem Komputer Tahun: 2005 Versi: v0 / Revisi 1.
1 Pertemuan > > Matakuliah: > Tahun: > Versi: >. 2 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : >
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
1 Pertemuan 5 Konfigurasi blok sistem diskret Matakuliah: H0142/Sistem Pengaturan Lanjut Tahun : 2005 Versi : >
1 Pertemuan 11 Analisis data -II Matakuliah: I0082/Analisis dan Perancangan survai Tahun: 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 7 Klasifikasi dan Rekognisi Pola (1) Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Pertemuan 5 Balok Keran dan Balok Konsol
1 Pertemuan 5 Diferensial Matakuliah: R0262/Matematika Tahun: September 2005 Versi: 1/1.
Fungsi Logaritma Pertemuan 12
1 Pertemuan 5 PPh PASAL 21 Matakuliah: A0572/ Perpajakan Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Mengambar kurva fungsi linier Pertemuan 4
Fungsi Eksponensial Pertemuan 11 Matakuliah: J0174/Matematika I Tahun: 2008.
Matakuliah : R0022/Pengantar Arsitektur Tahun : Sept 2005 Versi : 1/1
1 Pertemuan 18 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Regresi (II) : Meluruskan Model.
1 Pertemuan 7 Estimable parameter Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 7 Diferensial Matakuliah: R0262/Matematika Tahun: September 2005 Versi: 1/1.
Regresi Berganda Statistika Ekonomi II Pertemuan Ke 10
Matakuliah : K0074/Kalkulus III Tahun : 2005 Versi : 1/0
Pengujian Korelasi Diri Pertemuan 16
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Pertemuan 24 Pemilihan regresi terbaik
Regresi Linier Berganda
Pertemuan 01 Pengantar Teori Fungsi
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (VI)
Pertemuan 19 Besaran dan Sifat Batang (Secara Grafis)
Regresi Linier Berganda
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Matakuliah : R0262/Matematika Tahun : September 2005 Versi : 1/1
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
Matakuliah : K0074/Kalkulus III Tahun : 2005 Versi : 1/0
Pertemuan 25 Pemilihan regresi terbaik
Pemilihan Prediktor Untuk Model Proses Pemilihan Bertahap Pertemuan 20
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 : T0074 / Grafika Komputer
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
SELEKSI VARIABEL DAN PEMILIHAN MODEL TERBAIK
Pertemuan 18 Besaran dan Sifat Batang (secara analitis)
Pertemuan Kesembilan Analisa Data
Matakuliah : T0456 ~ Algoritma dan Metode Object Oriented Programming
Pertemuan 3 Diferensial
Pertemuan 19 Tegangan Lentur dengan Gaya Normal yang bekerja Eksentris
Pertemuan 18 Pengujian hipotesis regresi
Pertemuan 6 DIferensial
Regresi Linier Berganda
Pertemuan 9 Pengujian parameter
Pertemuan 11 Regresi polinomial
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 15 Transformasi 3D dan komposisinya
Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
ANALISIS REGRESI & KORELASI
Pertemuan 9 Regresi dengan peubah dummy
Transcript presentasi:

1 Pertemuan 23 Pemilihan regresi terbaik Matakuliah: I0174/Analisis regresi Tahun: 2005 Versi: 1

2 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Memilih regresi terbaik

3 Outline Materi all possible regression best subset regression backward elimination step-wise regression

4 Prosedur (1) semua kemungkinan regresi (all possible regression) (2) regresi himpunan bagian terbaik (best subset regression) (3) eliminasi langkah mundur (backward elimination), (4) regresi bertatar (step-wise regression)

5 Prosedur semua kemungkinan regresi Pertama-tama prosedur ini menentukan semua kemungkinan persamaan regresi Setiap persamaan regresi harus dievaluisi menurut kriterium tertentu; tiga kriteria yang akan kita bahas adalah 1. nilai R 2 yang dicapai, 2. nilai s 2, jumlah kuadrat sisa, dan 3. statistik Cp.

6 Jika ada 4 perubah peramal (X1, X2, X3 dan X4) Kelompokkan persamaan-persamaan regresi itu ke dalam lima kelompok: Kelompok A : terdiri atas satu persamaan regresi dengan hanya nilai tengah model Y=βo Kelompok B terdiri atas empat persamaan regresi dengan 1-peubah peramal model Y = βo + β1 Xi Kelompok C terdiri atas enam persamaan regresi dengan 2-peubah peramal model Y = βo + β1 Xi + β1 Xj

7 Kelompok B terdiri atas empat persamaan yaitu Y = βo + β1 X1 Y = βo + β2 X2 Y = βo + β3 X3 Y = βo + β4 X4

8 Kelompok C terdiri atas enam persamaan regresi yaitu model Y = βo + β1 X1 + β2 X2 Y = βo + β1 X1 + β3 X3 Y = βo + β1 X1 + β4 X4 Y = βo + β2 X2 + β3 X3 Y = βo + β2 X2 + β4 X4 Y = βo + β3 X3 + β4 X4

9 Penggunaan R 2 Kelompok D terdiri atas empat persamaan regresi dengan 3-peubah peramal model Y = βo + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 Y = βo + β1 X1 + β3 X2 + β4 X3 Y = βo + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 Y = βo + β1 X1 + β2 X2 + β4 X4

10 Kelompok E terdiri atas satu persamaan regresi dengan 4-peubah peramal model Y= βo + β1 X1 + β1 X2 + β1 X3 + β1 X4

11 Pemilihan model Pertimbangkan nilai R 2 yang diperoleh Pertimbangannya: nilainya besar Nilai R 2 : min -1 hingga maks +1 Regresi yang memilki R2 terbesar yang dipilih

12 Penggunaan Kuadrat tengah Sisa (S 2 ) Bila jumlah amatannya cukup besar, evaluasi terhadap rata-rata kuadrat tengah sisa untuk setiap kelompok seringkali dapat menunjukkan titik pemisah yang terbaik bagi banyaknya peubah yang sebaiknya disertakan dalam regresi.

13 Penggunaan Cp Mallow Model "terbaik" ditentukan setelah memeriksa tebaran Cp. Yang dicari adalah persamaan regresi dengan nilai Cp rendah yang kira-kira sama dengan p (banyaknya parameter dalam model termasuk βo). Cp = JKS p /s 2 – (n-p)

14 Regresi "Himpunan Bagian Terbaik" ("Best Subset" Regression) Tiga kriteria dapat digunakan untuk menentukan himpunan bagian "K terbaik", yaitu: 1.Nilai R 2 maksimum, 2.Nilai R 2 terkoreksi maksimum 3.Statistik Cp Mallows. R 2 terkoreksi = 1- (1-R 2 ){(n-1)/n-p)}

15 Pemilihan regresi terbaik Pemilihan berdasarkan nilai R 2 tertinggi Nilai Cp terendah

16 Pemilihan regresi terbaik dapat dimulai dari: Semua kemungkinan dengan satu, dua atau lebih variabel Sub-set variabel yang diperkirakan harus berpengaruh