Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Regresi Berganda: Penaksiran dan Pengujian Hipotesis

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Regresi Berganda: Penaksiran dan Pengujian Hipotesis"— Transcript presentasi:

1 Regresi Berganda: Penaksiran dan Pengujian Hipotesis
Ekonometrika Pertemuan ke-3

2 1. Model Regresi Linier Tiga Variabel
Fungsi regresi populasi non stokastik Fungsi regresi populasi stokastik

3 1. Model Regresi Linier Tiga Variabel
b1 : titik potong b2, b3 : koefisien regresi/kemiringan parsial b2 mengukur  rata-rata Y, E(Y), utk setiap unit  X2, sementara X3 = konstan. b3 mengukur  rata-rata Y, E(Y), utk setiap unit  X3, sementara X2 = konstan.

4 1. Model Regresi Linier Tiga Variabel
Cth: Dimana X3 = 10 dan X2 = 5 Koefisien regresi parsial mencerminkan pengaruh dari sebuah var penjelas terhadap rata-rata var tak bebas bila var penjelas lainnya adalah konstan.

5 2. Asumsi Model Regresi Linier Berganda
Parameternya linier X2 dan X3 tidak berkorelasi dengan u E(ui) = 0 var(ui) = 2 cov (ui,uj) i j Tidak ada kolinieritas ui  N(0, 2)

6 3. Penaksir Parameter dlm Regresi Berganda
1. Penaksir Kudrat Terkecil  FRS GRP yang ditaksir adalah

7 3. Penaksir Parameter dlm Regresi Berganda
Prinsip OLS

8 3. Penaksir Parameter dlm Regresi Berganda
Minimisasi persamaan diatas

9 3. Penaksir Parameter dlm Regresi Berganda
Penaksir OLS

10 3. Penaksir Parameter dlm Regresi Berganda
2. Varians dan kesalahan Standar penaksir OLS

11 3. Penaksir Parameter dlm Regresi Berganda
Varians dan se b2

12 Varians Definisi: Ukuran numerik dari penyebaran nilai. Misalnya X: variabel acak E(X): nilai harapan, maka varians dari X didefinisikan sbg: Dimana x = E (X)

13 4. Kecocokan Suai dari Regresi
Kecocokan Suai dari GRS TSS = ESS + RSS

14 Penaksir Parameter dlm Regresi Berganda
Varians dan se b3

15 3. Penaksir Parameter dlm Regresi Berganda
2 : varians dari kesalahan populasi ut.

16 5. Pengujian Hipotesis dari Regresi
Penaksir OLS

17 5. Pengujian Hipotesis dari Regresi Parsial
H0 : B2 = 0 dan H1 : B2  0 H0 : umur jam antik tidak berpengaruh thd harga lelangnya H1 : umur jam antik berpengaruh thd harga lelangnya


Download ppt "Regresi Berganda: Penaksiran dan Pengujian Hipotesis"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google