Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 Tujuan Instruksional Umum : Regresi Linier Pertemuan 8 Tujuan Instruksional Khusus : Mahasiswa mampu mencari.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB 7 Regresi dan Korelasi
Advertisements

REGRESI NON LINIER (TREND)
Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 Pertemuan 13 Tujuan Instruksional Umum : Sistem Persamaan Linier Tujuan Instruksional Khusus : Mahasiswa mampu.
Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 Pertemuan 12 Tujuan Instruksional Umum : Sistem Persamaan Linier Tujuan Instruksional Khusus : Mahasiswa mampu.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER
ANALISIS REGRESI Pertemuan ke 12.
REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR
Regresi Linier Berganda
UJI KORELASI DAN REGRESI LINIER
KORELASI & REGRESI LINIER
REGRESI.
Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 Pertemuan 14 Tujuan Instruksional Umum : Sistem Persamaan Linier Tujuan instruksional Khusus : Mahasiswa mampu.
REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR
Nama : lela nurbaya Nim : Kelas : 11.2a.05 (Ganjil)
Regresi linier berganda dan Non linier Tugas Mandiri 01 J0682
Probabilitas dan Statistika
Korelasi/Regresi Linier
KORELASI Bagaimana model regresi antar variabel yang dihubungkan?
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
ANALISA REGRESI & KORELASI SEDERHANA
REGRESI LINEAR.
Korelasi/Regresi Linier
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
Analisis Regresi Sederhana
Regresi dan Korelasi Linier
REGRESI LINEAR DALAM ANALISIS KUANTITATIF
Analisis Korelasi dan Regresi
Pertemuan ke 14.
Khaola Rachma Adzima FKIP-PGSD Universitas Esa Unggul
KORELASI.
Pertemuan ke 14.
KORELASI Korelasi hubungan sebab akibat , menunjukkan adanya
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Regresi Linier (Linear Regression)
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
BAB VIII REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NON LINEAR
ANALISIS REGRESI LINIER DUA PREDIKTOR
Operations Management
PENDAHULUAN Dalam kehidupan sering ditemukan adanya sekelompok peubah yang diantaranya terdapat hubungan alamiah, misalnya panjang dan berat bayi yang.
REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR
ANALISIS KORELASI.
Modul Praktikum 8 Tujuan khusus
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD
Disampaikan Pada Kuliah : Ekonometrika Terapan Jurusan Ekonomi Syariah
NITA ANGGI PUTRI nitaanggiputri.wordpress.com
REGRESI 1 1.OBSERVASI 2.PENGAMATAN 3.PENGUKURAN (Xi, Yi)
REGRESI LINEAR.
REGRESI DAN KORELASI Contoh : Pengeluaran untuk konsumsi rumah tangga berkaitan dengan pendapatan rumah tangga. Data yang diperoleh sebagai berikut : Pendapatan.
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
REGRESI & KORELASI NAMA : Dwi Riska NIM : KELAS : 11.2A.05.
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
TUGAS STATISTIKA Regresi dan Korelasi Nama = Dimas Kurnia A
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
REGRESI LINEAR.
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
TEMU 7 REGRESI.
KORELASI & REGRESI LINIER
KORELASI.
REGRESI & KORELASI NAMA : DWI INDAHSARI NIM : NO ABSEN : 52
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
REGRESI LINEAR.
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
KORELASI.
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
Pendapatan (X) Pengeluaran (Y)
Teknik Regresi.
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.
Transcript presentasi:

Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 Tujuan Instruksional Umum : Regresi Linier Pertemuan 8 Tujuan Instruksional Khusus : Mahasiswa mampu mencari kurva trend dari sekelompok data.

Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 Regressi Linier Sederhana Mencari kurva trend dari sekelompok data dengan teknik least squares regression (meminimumkan jarak antara titik-titik data dengan kurva trend) Perhitungan koefisien-koefisien regressi linier sederhana antara variabel bebas x dengan tak bebas y, hubungannya (koefisien korelasi), koefisien determinasi. Bentuk hubungan linier: y = a + bx

Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 Koefisien-koefisien regressi diperoleh dari: b = (n  xy -  x.  y)/(n  x 2 – (  x) 2 ) a = y’ – b x’, x’= x rata-rata, y’ = y rata-rata Bila b positip: x menyebabkan naiknya y dan sebaliknya bila b negatip: x naik, y turun. Derajat hubungan linier antara y dan x diukur dengan koefisien korelasi r. r= 0 : tidak ada hubungan linier r= 1 : hub. Linier positip sempurna r= -1: hub. Linier negatip sempurna.

Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB <  r  ≤ 0,5 : hubungan linier lemah 0,5 <  r  ≤ 0,8 : hubungan linier sedang 0,8 <  r  ≤ 1 : hubungan linier kuat. r = (n  xy-  x  y)/((n  x 2 –(  x) 2 ) 1/2 (n  y 2 –(  y) 2 ) 1/2 ) Koefisien determinasi = r 2 : menyatakan berapa % variasi y yang dapat dijelaskan oleh variasi x dalam model regressi, sedangkan sisanya ( 100-r 2 )% disebabkan faktor lain.

Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 Contoh: Usia bayi (x) dalam dua bulan pertama diduga mempunyai hubungan linier dengan massa badannya (y) dalam kg. Dari hasil pengamatan terhadap 8 orang bayi diperoleh hasil sbb.: Usia (minggu)Massa (kg)

Univ. INDONUSA Esa Unggul INF-226 FEB 2006 a. Carilah persamaan regressinya b. Bila usia bayi 4,5 minggu, berapakah massanya c. Bila massa bayi 5,87 kg, berapakah usianya d. Carilah koefisien korelasi r. apakah artinya e. Carilah koefisien determinasi r 2. apakah artinya.