ANALISIS REGRESI BERGANDA

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
REGRESI LINIER SEDERHANA
Advertisements

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
REGRESI LINEAR SEDERHANA
BAB III ANALISIS REGRESI.
Regresi Linier Berganda
Regresi Linier Fungsi : Jenis :
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.
ANOVA Dr. Srikandi Kumadji, MS.
BAB XIII REGRESI BERGANDA.
1 Pertemuan 11 Penerapan model full rank Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
Diunduh dari: SMNO FPUB….. 19/10/2012
Metode Statistika Pertemuan XIV
Hubungan Antar Sifat.
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
Regresi Linier Sederhana melalui titik origin (0,0)
Analisis Peragam (Kovarians) pada RAK
1 Pertemuan 17 Pengujian hipotesis regresi Matakuliah: I0174/Analisis regresi Tahun: 2005 Versi: 1.
Pertemuan 14 Penerapan model full rank
Contoh Penerapan ANCOVA Pada RAL
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
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.
Regresi Linier Berganda
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
KORELASI Bagaimana model regresi antar variabel yang dihubungkan?
Rancangan Acak Kelompok
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
Metode Statistika Pertemuan XIV
REGRESI LINEAR.
Regresi Berganda Statistika Ekonomi II Pertemuan Ke 10
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) COMPLETTED RANDOMIZED DESIGN (CRD)
REGRESI DAN KORELASI.
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Regresi Linier Berganda
Operations Management
REGRESI LINEAR SEDERHANA
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
Regresi Linier Berganda
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
STATISTIK INDUSTRI MODUL 8
PERAMALAN DENGAN GARIS REGRESI
Regresi Linier Sederhana
Operations Management
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
Uji Hipotesis Dan Selang Kepercayaan Pertemuan 10
Persamaan Regresi Ganda
PENDAHULUAN Dalam kehidupan sering ditemukan adanya sekelompok peubah yang diantaranya terdapat hubungan alamiah, misalnya panjang dan berat bayi yang.
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Pertemuan 18 Pengujian hipotesis regresi
Disampaikan Pada Kuliah : Ekonometrika Terapan Jurusan Ekonomi Syariah
REGRESI 1 1.OBSERVASI 2.PENGAMATAN 3.PENGUKURAN (Xi, Yi)
Regresi Linier Berganda
REGRESI LINEAR.
Regresi Linier Berganda
Pertemuan 9 Pengujian parameter
Pertemuan 11 Regresi polinomial
REGRESI LINEAR.
REGRESI LINIER BERGANDA
Pertemuan 2 Pengolahan matrik
Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
ANALISIS REGRESI & KORELASI
Pertemuan 9 Regresi dengan peubah dummy
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
REGRESI LINEAR.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Transcript presentasi:

ANALISIS REGRESI BERGANDA Model Y = bo + b1 X1 + b2 X2 Y= b0 + b1 X1 + b2X2 + b12X1X2 +b11 X12 + b22 X22 Y = variabel tak bebas X1 dan X2 = variabel bebas

Model Y= bo + b1 X1 + b2 X2 Matrik rancangan X

Matrik rancangan

Penduga parameter regresi b = (X’X)-1 X’Y (X’X)-1 = invers matrik X’X

Anova Regresi Sumber db JK KT F-hitung Regresi b-1 JKR KTR KTR/KTS Sisa N-b JKS KTS Total N-1 JKT

Jumlah kuadrat FK = ( 1’ Y)2/n = ( yi)2/n JK Regresi (JKR)= b’ X’Y JK Total (JKT) = Y’Y – FK JKS = JKT – JKR Koefisien determinasi R2= JKR/JKT

Dugalah persamaan regresi Y = b0+b1N+ b2P+b12NP+b11N2+b22P2 bagi data respon hasil terhadap pemupukan Nitrogen dan Fosfor berikut : Nitrogen Fosfor Hasil 2.0 1 2.8 2 2.5 4.0 3.9 2.2 4.5 4.1

Uji kehomogenan regresi linier Pendugaan regresi linier y = a + b x , dapat diperoleh dengan metode kuadrat terkecil. n  x iyi - ( x i)(  yi) Penduga b = ------------------------------  x i2 - ( x i)2 a = y – b x , y = rata-rata y ; x = rata-rata x

Uji kehomogenan/keidentikan Statistik uji [Sxy – SxSy/N]2 { Syy –sy2/N] - --------------------- - s2 } Sxx – Sx2/N w = -------------------------------------------------- {(N-2H)/(2(H-1)} , S2 N=total seluruh pengamatan, H=banyaknya regresi yang diuji, S2 = jumlah kuadrat sisaan seluruh regresi yang diuji, dan Sx= ( xhj), Sxx = ( xhj2), Sy= ( yhj), Syy = ( yhj2), Sxy= ( xhj yhj)

Uji kesejajaran

Uji kesamaan intersep

Uji kehomogen, kesejajaran dan kesamaan intersep regresi linier bagi data berikut: Dosis Var A Var B Var C 2 3 1 4 5 6 7 8