1 / 33

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA. USWATUN KHASANAH. Latar Belakang. Terdapat kejadian– kejadian , kegiatan- kegiatan, atau masalah- mas a lah yang saling berhubungan satu sama lain Dibutuhkan analisis hubungan antara kejadian tersebut

brooke
Download Presentation

REGRESI LINEAR SEDERHANA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. REGRESI LINEAR SEDERHANA USWATUN KHASANAH

  2. Latar Belakang • Terdapat kejadian– kejadian , kegiatan- kegiatan, atau masalah- masalah yang saling berhubungan satu sama lain • Dibutuhkan analisis hubungan antara kejadian tersebut • Perlu dibahas mengenai bentuk hubungan yang ada atau diperkirakan ada antara kedua perubah tersebut

  3. Bentuk Hubungan ???? REGRESI

  4. APA YANG DIUKUR DARI HUBUNGAN TERSEBUT • Bagaimana hubungan fungsional dua kejadian tersebut atau bagaimana persamaan matematis yang mempresentasikan hubungan dua kejadian tersebut ( analisis regresi) • Bagaiman kekuatan atau keeratan hubungan dua kejadian tersebut (analisis korelasi)

  5. Dua variabel dalam regresi • Variabel bebas  X • Variabel terikat  Y

  6. UKURAN DALAM REGRESI • Koefisien Regresi  mengukur besarnya pengaruh X terhadap Y • Koefisien korelasi  mengukur Kuat tidaknya hubungan X dan Y

  7. UJI HIPOTESIS DALAM REGRESI • uji keberartian koefisien regresi • Uji keberartian model regresi / Uji linearitas • Uji Korelasi

  8. JENIS REGRESI LINEAR SEDERHANA • Linear positif • Linear negatif

  9. APA ITU GARIS REGRESI? • Garis linear yang menunjukan pola hubungan antara dua variabel misalnya variabel X dan Y sebenarnya hanya merupakan garis taksiran yang dipakai untuk mewakili pola sebaran data tersebut

  10. MODEL REGRESI LINEAR SEDERHANA Y = + X +  Dimana •  adalah error random (kasalahan pengganggu) •  N ( 0, 2 ).

  11. METODE KUADRAT TERKECIL • kesalahan tidak dapat dihilangkan sama sekali, maka resiko betapapun kecilnya selalu ada. • Resiko hanya bisa diperkecil dengan memperkecil kesalahan • persamaan garis regresi yang paling baik adalah persamaan garis regresi yang mempunyai total kuadrat kesalahankecil

  12. TOTAL KUADRAT KESALAHAN

  13. MODEL DARI n DATA • yi = + xi + i , untuk i = 1,2, . . ., n • i= yi-  - xi • (i)2 = ( yi -  - xi )2 • J=

  14. J Diturunan terhadap  dan 

  15. Persamaan baru

  16. a dan btaksiran dari dan 

  17. AKIBAT

  18. Hasil

  19. RUMUSAN LAIN

  20. SIMPANGAN KUADRAT X DAN Y

  21. AKIBAT

  22. JUMLAH KUADRAT • Jumlah kuadrat total (JKT) • Jumlah kuadrat regresi (JKR) • Jumlah kuadrat sesatan (JKS)

  23. JUMLAH KUADRAT TOTAL (JKT)

  24. JUMLAHKUADRAT REGRESI (JKR) = b2Jxx = b Jxy

  25. JUMLAH KUADRAT SESATAN (JKS)

  26. LANJUTAN JKS =Jyy - bJxy

  27. HUBUNGAN JKT, JKR, JKS • JKT = JKR + JKS

  28. DERAJAT KEBEBASAN(DK) MASING-MASING JK • Derajat kebebasan untuk JKT adalah n -1 • Derajat kebebasan untuk JKR adalah1 • Derajat kebebasan untuk JKS adalah n -2

  29. HUBUNGAN DK • (n -1) = (n -2) + 1

  30. RATA-RATA JUMLAH KUADRAT (RJK) • kuadrat tengah / kuadrat rata- rata /rata-rata jumlah kuadrat didefinisikan dengan jumlah kuadrat dibagi oleh derajat bebasnya dinamakna

  31. JENIS-JENIS RJK • RJK REGRESI (RJKR) RJKR = JKR • RJK SESATAN (RJKS)

  32. CONTOH

More Related