Multivariate Analysis

Presentasi berjudul: "Multivariate Analysis"— Transcript presentasi:

1 Multivariate Analysis
Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

2 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Ruang Lingkup Analisis statistika yang digunakan pada data multivariat Data Multivariat: Ketika pada obyek ke j, j = 1, …, n diamati p peubah/variabel secara bersamaan xij menyatakan hasil pengukuran/pengamatan untuk peubah ke i pada obyek ke j 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

3 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Representasi data Dalam Notasi Matriks 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

4 Klasifikasi Metode Analisis Multivariat
Analisis untuk satu data set: Principal Component Analysis Analisis untuk dua (lebih) data set: Satu set variabel bebas dan satu set peubah respons Regresi linier berganda, Regresi Partial Least Square, Regresi komponen utama, Regresi ridge MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) Analisis Diskriminan, Analisis Faktor Dua (atau lebih) set variabel respons Analisis korelasi kanonik Multiple Faktor Analysis 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

5 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Principal Component Analysis – Analisis Komponen Utama Mereduksi data Menjelaskan keragaman data menggunakan kombinasi linier dari sesedikit mungkin peubah Analisis regresi Linier Berganda Membentuk model untuk memprediksi peubah respons berdasarkan nilai beberapa peubah bebas (penjelas) yang tidak saling berkorelasi Partial least square, Ridge Regression, Regresi Komponen utama Analisis regresi ketika terdapat korelasi di antara peubah bebas 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

6 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
MANOVA Prediksi sekumpulan variabel respons berdasarkan variabel bebas yang mempunyai struktur serupa pada ANOVA. Analisis Diskriminan Lanjutan dari MANOVA Digunakan untuk memprediksi pada kelompok mana suatu pengamatan berada berdasarkan sekumpulan variabel respons. 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

7 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Analisis faktor Untuk mengelompokkan data berdasarkan korelasi antar variabel. Semua variabel pada satu kelompok harus punya korelasi tinggi relatif terhadap variabel yang ada di kelompok lain. Analisis Korelasi Kanonik Untuk mengukur keeratan hubungan antara dua himpunan variabel Fokus pada korelasi di antara kombinasi linier variabel di himpunan pertama, dengan kombinasi linier variabel di himpunan kedua. 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

8 Statistika Deskriptif Bagi Data Multivariat
Rata-rata sampel untuk variabel ke i Ragam sampel untuk variabel ke i 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

9 Statistika Deskriptif Bagi Data Multivariat
Rata-rata sampel untuk variabel ke i Ragam sampel untuk variabel ke i 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

10 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Peragam/kovarians di antara variabel ke i dan variabel k Korelasi sampel di antara variabel ke i dan variabel k 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

11 Representasi Matriks untuk Statistik Deskriptif
Vektor rata-rata sampel Matriks Ragam Peragam Matriks Korelasi 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

12 Ukuran jarak dua titik pengamatan
Untuk dua titik pengamatan Jarak Euclidian: Jarak statistik (Jarak Karl Pearson): Jarak Mahalanobis: 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

13 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Materi Lebih Lanjut Review aljabar matriks Vektor acak dan sampel acak Sebaran Normal Multivariat Pendugaan dan Pengambilan Kesimpulan, uji hipotesis Analisis Komponen Utama Analisis Regresi Berganda MANOVA dan Analisis Diskriminan Analisis Faktor Analisis Korelasi Kanonik 25/02/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc