Upload presentasi
Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu
Diterbitkan olehHerman Atmadjaja Telah diubah "6 tahun yang lalu
1
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
2
PENDAHULUAN Analisis regresi dan korelasi menyatakan hubungan antara dua variabel atau lebih. Analisis regresi : menunjukkan bentuk hubungan antara dua variabel atau lebih persamaan regresi Analisis korelasi : menunjukkan kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih koefisien korelasi
3
Pendahuluan (2) contoh korelasi.rtf
Scatter diagram (diagram pencar) : suatu diagram yang digunakan untuk melihat secara visual apakah ada hubungan antara 2 variabel.
4
ANALISIS REGRESI Regresi dikelompokkan menjadi 2 : 1. Regresi linier
Regresi linier terdiri dari : a. Regresi linier sederhana : * 1 variabel tak bebas (dependent) variabel bebas (independent). b. Regresi linier berganda * 1 var tak bebas dan >1 var bebas 2. Regresi tak linier
5
REGRESI LINIER SEDERHANA
Model persamaan : dengan Y = var tak bebas X = var bebas = koefisien intercept = koefisien slope/ gradien = error
6
REGRESI LINIER SEDERHANA (2)
Model tersebut ditaksir dengan : tiap pengamatan akan memenuhi :
7
REGRESI LINIER SEDERHANA (3)
Sehingga error yang terjadi : Untuk mendapatkan nilai a dan b, maka error harus minimal digunakan metode kuadrat terkecil (least square methods)
8
REGRESI LINIER SEDERHANA (4)
Dari penurunan yang dilakukan, didapat : dan
9
ANALISIS KORELASI Analisis korelasi dipergunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara dua variabel atau lebih tanpa memperhatikan ada atau tidak adanya hubungan kausal diantara variabel-variabel tersebut. Korelasi dapat bersifat linier atau tidak linier Korelasi dikatakan linier jika pada scatter diagram semua titik terlihat mengelompok disekitar garis lurus.
10
ANALISIS KORELASI (2) Koefisien korelasi linier antara X dan Y :
Sifat koefisien korelasi : a. rxy = ryx b. -1 ≤ rxy ≤ 1
11
SOAL Data berikut menunjukkan jumlah pekerjaan komputer perhari dan waktu CPU yang digunakan untuk menyelesaikan pekerjaan-pekerjaan tersebut. a. Tentukan koefisien korelasi antara jumlah pekerjaan dan waktu CPU b. Bentuk model regresi yang menyatakan hubungan antara jumlah pekerjaan dan waktu CPU c. Prediksi berapa waktu CPU yang dibutuhkan jika ada 7 pekerjaan komputer dalam sehari. Jumlah pekerjaan Waktu CPU 1 2 5 3 4 9 10 6 15
Presentasi serupa
© 2024 SlidePlayer.info Inc.
All rights reserved.