ANALISIS EKSPLORASI DATA

Presentasi berjudul: "ANALISIS EKSPLORASI DATA"— Transcript presentasi:

1 ANALISIS EKSPLORASI DATA
PENDUGAAN PARAMETER PEUBAH LATEN KEMISKINAN RELATIF

2 MELURUSKAN MODEL Data hasil pengamatan tidak selalu linear
Cara memeriksa kelinearan data : * Scatter diagram * Dengan membandingkan apakah Ya < Yt < Yb atau Yb < Yt < Ya ? * Dengan perhitungan

3 Scatter Diagram

4 Apakah YA < YT < YB atau YB < YT < YA ?
Pengecekan Apakah YA < YT < YB atau YB < YT < YA ?

5 Perhitungan S = minimum (bBT,bAT) M = maksimum (bBT,bAT)
N ≈ 1 (N mendekati 1) atau bBT ≈ bAT Model linier baik digunakan N ≈ 0 (N mendekati 0) dan bBT dan bAT bertanda sama Lakukan transformasi N ≈ 0 (N mendekati 0) dan bBT dan bAT berbeda tanda Tidak dibahas di sini

6 Aturan Penggunaan Transformasi
Tidak perlu digunakan transformasi. Gunakan model linear sederhana (garis lurus). 0.5 < N ≤ 0.9 a . Bila scatter diagram menunjukan bahwa data memencar yang berarti bahwa hubungan antara X dan Y renggang maka model linier sederhana sudah cukup. b. Bila hubungan erat gunakan transformasi. 3. 0 < N ≤ 0.5 Gunakan transformasi untuk X atau kedua-duanya.

7 Transformasi yang sesuai dengan berbagai kurva
bBT > bAT keduanya positif Transformasi X : Log X, -1/X Transformasi Y : Y2, Y3

8 Transformasi yang sesuai dengan berbagai kurva
bBT > bAT keduanya negatif Transformasi X : Log X Transformasi Y : Log Y

9 Transformasi yang sesuai dengan berbagai kurva
bBT < bAT keduanya positif Transformasi X : X2, X3 Transformasi Y : Log Y

10 Transformasi yang sesuai dengan berbagai kurva
bBT < bAT keduanya negatif Transformasi X : X2 Transformasi Y : Y2

11 Data sebelum transformasi

12 Perhitungan XB = 2.5 YB = 3.46 XT = 6.5 YT = 6.29 XA = 10.5 YA = 12.76
YT – YB – 3.46 bBT = = = 0.7 XT – XB – 2.5 YA – YT – 6.29 bAT = = = 1.61 XA – XT – 6.5 S = min (bBT, bAT ) = min (0.70 ; 1.61) = M = maks (bBT, bAT ) = maks (0.70 ; 1.61) = 1.61 S N = = = 0.43 M

13 Data Setelah Transformasi

14 Perhitungan XB = 2.5 YB` = log (3.46) = 0.53
XT = YT` = log (6.29) = 0.79 XA = YA` = log (12.76) = 1.10 YT` – YB` – 0.53 bBT = = = XT – XB – 2.5 YA` – YT` – 0.79 bAT = = = XA – XT – 6.5 S = min (bBT, bAT ) = min (0.065 ; 0.077) = M = maks (bBT, bAT ) = maks (0.065 ; 0.077) = S N = = = ≈ 1 M

15 Menghitung Persamaan Regresi Estimasi
XB = YB` = log (3.46) = 0.53 XT = YT` = log (6.29) = 0.79 XA = YA` = log (12.76) = 1.10 YA` – YB` – 0.53 b = = = XA – XB – 2.5 aA = YA` – b . XA = – (0.071 x 10.5) = aT = YT` – b . XT = – (0.071 x 6.5) = aB = YB` – b . XB = – (0.071 x 2.5) = aA + aT + aB a = = = Jadi persamaan regresi estimasinya : ^ Y = X