Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012

Presentasi berjudul: "Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012"— Transcript presentasi:

1 Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Ekonometrika Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

2 Pendugaan Parameter Pada Regresi dengan Dua Peubah
Menduga PRF dengan SRF Menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) PRF SRF Dari dua definisi tersebut:

3 Pendugaan Parameter Pada Regresi dengan Dua Peubah
Prinsip metode Ordinary Least Square (OLS): Memilih SRF sedemikian sehingga jumlah kuadrat dari residual sekecil mungkin Penduga parameter model dipilih berdasarkan metode optimasi: Solusi dari turunan pertama dari masing-masing parameter yang disamadengankan nol

4 Pendugaan Parameter Pada Regresi dengan Dua Peubah
Diperoleh:

5 Asumsi-asumsi yang mendasari Metode OLS
Diperlukan karena tujuan kita adalah pengambilan kesimpulan mengenai nilai parameter yang sebenarnya. Regresi linier pada parameter Nilai peubah bebas (eksogen) dianggap non stokastik (fixed) Galat mempunyai nilai harapan nol Homokedastisitas: ragam yang sama pada galat Galat tidak saling berkorelasi

6 Asumsi-asumsi yang mendasari Metode OLS
Peubah bebas (eksogen) dan galat saling bebas Jumlah pengamatan harus lebih besar daripada jumlah parameter yang akan diduga Nilai peubah bebas harus bervariasi Model regresi harus dispesifikasikan dengan tepat: no specification bias Tidak ada multikolinieritas sempurna

7 Regresi Linier Pada Parameter
Hanya parameter yang bersifat linier Peubah eksogen atau endogen boleh tidak linier

8 Nilai peubah bebas (eksogen) dianggap non stokastik (fixed)
Untuk membentuk sebaran nilai-nilai peubah endogen (Y) pada setiap nilai peubah eksogen (X) Pada X tertentu terdapat beberapa nilai Y Analisis regresi di sini adalah analisis regresi bersyarat pada nilai X

9 Galat mempunyai nilai harapan nol
Dengan syarat nilai X tertentu, galat mempunyai rata-rata atau nilai harapan sebesar nol

10 Homokedastisitas: ragam yang sama pada galat
Pada setiap nilai X, populasi Y mempunyai ragam yang sama

11 Ilustrasi grafis asumsi Heterokesdastisitas

12 Pada kasus heterokesdastisitas
Ragam galat meningkat seiring dengan meningkatnya nilai X Nilai-nilai Y pada X1 lebih terpusat di garis regresi populasi (PRF) daripada nilai-nilai Y di X yang lainnya Pengamatan Y berasal dari X= X1 akan lebih mungkin terletak di dekat PRF daripada Y yang berasal dari X yang lainnya. Pengamatan pada X= X1 lebih akurat daripada pengamatan pada X selainnya.

13 Implikasi dari asumsi Homokesdastisitas
Dari asumsi homokesdastisitas, berlaku bahwa: Ragam dari Y dengan syarat nilai X juga sama untuk setiap kemungkinan nilai X Konstanta Ragam dari konstanta adalah nol, dan kedua suku saling bebas

14 Galat Tidak Berkorelasi
Pada dua nilai X yang berbeda, korelasi / kovarians antar galat = 0. Asumsi ini setara dengan asumsi kebebasan galat pada pada nilai-nilai X yang berbeda.

15 Galat Tidak Berkorelasi
Asumsi ini disebut dengan ‘tidak ada autokorelasi’ antar galat Pada nilai X tertentu, penyimpangan nilai Y dari rata-rata tidak mempunyai pola tertentu (acak). Jika terdapat autokorelasi, maka Y tidak hanya dipengaruhi oleh X, tapi juga dipengaruhi oleh galat dari X yang lainnya

16

17 Peubah bebas (eksogen) dan galat saling bebas
Kovarians di antara galat dan peubah eksogen = 0 PRF dibentuk berdasarkan asumsi bahwa X dan u mempunyai efek aditif (yang terpisah) bagi Y Jika kedua efek tersebut berkorelasi Kesulitan dalam menganalisis efek individu dari X dan u Jika keduanya tidak saling bebas u semakin besar seiring peningkatan nilai X (korelasi positif) u semakin kecil seiring peningkatan nilai X (korelasi negatif)

18 Jumlah pengamatan harus lebih besar daripada jumlah parameter yang akan diduga
Syarat diperolehnya solusi unik dari suatu sistem persamaan (n: jumlah peubah, m: jumlah persamaan, m≥n) Dua parameter regresi bisa diduga jika dipunyai paling sedikit dua titik

19 Nilai peubah bebas harus bervariasi
Karena tujuan dari analisis adalah mempelajari perubahan Y seiring dengan perubahan X Dari rumus penduga slope model regresi, penyebut akan bernilai nol jika tidak ada variasi dari nilai X Tidak ada solusi bagi penduga slope ≠0

20 Model regresi harus dispesifikasikan dengan tepat: no specification bias
Jika digunakan model 2, maka pada X tertentu, model akan overestimate rata-rata Y bagi titik-titik di antara A dan B Model 1 Model 2

21 Tidak ada multikolinieritas sempurna
Tidak ada hubungan linier di antara peubah-peubah eksogen yang digunakan

22 Classical Linier Regression Model
Asumsi-asumsi tersebut disebut dengan asumsi pada Classical Linier Regression Model (CLRM) Asumsi tersebut mendasari sifat-sifat penduga OLS secara statistika. Dinyatakan dalam Teorema Gauss Markov

23 Keakuratan dan galat baku dari penduga OLS
Mempelajari sebaran penarikan contoh dari penduga regresi SRF tidak pernah sama dari sampel satu ke sampel yang lain Nilai penduga juga tidak pernah sama dari satu sampel ke sampel yang lain Penduga dinyatakan akurat jika mempunyai ragam/simpangan baku yang kecil pada sebaran penarikan contohnya.

24 Sebaran penarikan sampel penduga 1
tepat, tidak bias Cukup akurat, ragam kecil Sebaran penarikan sampel penduga 2 tepat, tidak bias Kurang akurat, ragam besar

25 Keakuratan dan galat baku dari penduga OLS
Penduga ragam dari Penduga OLS

26 Sifat-sifat penduga OLS: Teorema Gauss Markov
Jika semua asumsi-asumsi CLRM terpenuhi maka penduga OLS akan mempunyai sifat berikut ini: Linier: fungsi linier dari peubah acak di dalam model (Y) Tidak bias: nilai harapan penduga adalah nilai dari parameter Mempunyai ragam terkecil dari semua penduga linier yang tak bias BLUE: (Best Linear Unbiased Estimators) Penduga OLS menyebar secara normal pula

27 Goodness of Fit dari garis regresi
Sebagai alat untuk: Menentukan apakah tidak ada alternatif garis lain yang dapat menjelaskan hubungan X dan Y Mengukur seberapa baik model yang diperoleh menjelaskan Y Diperlukan penguraian nilai JK Y di sekitar nilai tengahnya. JK Residual/Galat JK total JK Regresi DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

28 Penguraian jumlah kuadrat Y di sekitar nilai tengahnya
JK Galat JK total JK Regresi Penguraian jumlah kuadrat Y di sekitar nilai tengahnya DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

29 Dari penguraian JK tersebut dapat diturunkan koefisien determinasi berikut:
Sebagai ukuran seberapa besar (dalam proporsi/persen) keragaman total Y dapat dijelaskan oleh model regresi. DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

30 Rentang Nilai Koefisien Determinasi
Dari hubungan: Jika model regresi gagal menjelaskan keragaman nilai Y maka: Jika model regresi menjelaskan keragaman nilai Y dengan sempurna maka: DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

31 Uji Hipotesis dan Selang Kepercayaan
Dengan asumsi Classical Linier Regression Model (CLRM) penduga OLS menyebar secara normal: DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

32 Uji Keberartian Penduga OLS
Uji satu arah jika dipunyai wawasan ‘a priori’ Statistik uji: Tolak atau terima H0 berdasarkan nilai p untuk tingkat nyata tertentu dan sifat uji, satu arah atau dua arah DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

33 Selang Kepercayaan Selang di mana nilai β yang sebenarnya terletak, pada tingkat kepercayaan tertentu DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc