Analisis regresiLinear Berganda
1. Analisis regresiLinear Berganda
Jawaban:
Regresi Linear Berganda adalah model regresi linear dengan melibatkan lebih dari satu variable bebas atau predictor. Dalam bahasa inggris, istilah ini disebut dengan multiple linear regression.
2. Cara membaca analisis regresi linear berganda yang standardized coefficients.?
Jawaban:
pertama menunjukkan variabel apa saja yang diproses, mana yang menjadi variabel bebas dan variabel terikat.
Tabel kedua menampilkan nilai R yang merupakan simbol dari nilai koefisien korelasi. Pada contoh diatas nilai korelasi adalah 0,342. Nilai ini dapat diinterpretasikan bahwa hubungan kedua variabel penelitian ada di kategori lemah. Melalui tabel ini juga diperoleh nilai R Square atau koefisien determinasi (KD) yang menunjukkan seberapa bagus model regresi yang dibentuk oleh interaksi variabel bebas dan variabel terikat. Nilai KD yang diperoleh adalah 11,7% yang dapat ditafsirkan bahwa variabel bebas X1 memiliki pengaruh kontribusi sebesar 11,7% terhadap variabel Y dan 88,3% lainnya dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar variabel X1.
Tabel ketiga digunakan untuk menentukan taraf signifikansi atau linieritas dari regresi. Kriterianya dapat ditentukan berdasarkan uji F atau uji nilai Signifikansi (Sig.). Cara yang paling mudah dengan uji Sig., dengan ketentuan, jika Nilai Sig. < 0,05, maka model regresi adalah linier, dan berlaku sebaliknya. Berdasarkan tabel ketiga, diperoleh nilai Sig. = 0,140 yang berarti > kriteria signifikan (0,05), dengan demikian model persamaan regresi berdasarkan data penelitian adalah tidak signifikan artinya, model regresi linier tidak memenuhi kriteria linieritas.
Tabel keempat menginformasikan model persamaan regresi yang diperoleh dengan koefisien konstanta dan koefisien variabel yang ada di kolom Unstandardized Coefficients B. Berdasarkan tabel ini diperoleh model persamaan regresi : Y =38,256 + 0,229 X1.
3. Buatlah contoh kasus bagaimana menghitung analisis regresi linear.
Jawaban:
Penjelasan ada di bawah.
Penjelasan:
Menentukan tujuan dari Analisis Regresi Linear Sederhana.
Mengidentifikasi variabel predictor dan variabel response.
Melakukan pengumpulan data dalam bentuk tabel.
Menghitung X², XY dan total dari masing-masingnya.
4. Apa manfaat dari korelasi dan regresi linear berganda dalam sebuah penelitian? dan persamaan regresinyamohon bantuannya kak
Tujuan analsisi korelasi adalah ingin mengetahui APAKAH ADA HUBUNGAN antara dua variabel atau lebih. Sedangkan tujuan analisis regresi adalah untuk MEMPREDIKSI SEBERAPA JAUH pengaruh yang ada tersebut (yang telah dianalisis melalui analisis korelasi).
Persamaan model regresi dinyataakan dalam rumusan sebagai berikut:
Y = a + bX1 + cX2
Keterangan:
Y = Variabel dependen
X1 dan X2 = Variabel-variabel independen
a, b, c = konstanta-konstanta regresi
Pembahasan:Analisis Regresi adalah teknik analisis yang digunakan untuk mempelajari dan mengukur hubungan statistik antara dua varibel atau lebih variabel. Pada analisis regresi ditentukan variabel dependen/terikat (Y) serta variabel bebas/independen (X). Oleh karena itu, pada dasarnya analisis regresi merupakan alat untuk melihat besarnya dampak atau pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Yang termasuk dalam analisis ini ialah analisis regresi linier biasa, analisis regresi linier berganda, analisis regresi logistik, dll.
Analisis korelasi adalah teknik analisis untuk melihat ada tidaknya hubungan dari dua atau beberapa variabel. Pada analisis ini, belum dapat ditentukan variabel mana yang merupakan variabel bebas ataupun variabel terikat. Nilai yang dihasilkan hanya menunjukkan kekuatan hubungan antar variabel.
Perbedaan keduanya dapat dilihat dari:
Tujuan yang ingin dicapai. Korelasi untuk melihat kuat hubungan variabel sedangkan regresi untuk melihat besarnya dampak variabel Y terhadap XKorelasi tidak membedakan variabel, sedangkan regresi membedakan menjadi variabel bebas dan terikatKorelasi tidak dapat digunakan untuk meramalkan nilai, sedangkan regresi dapat digunakan untuk meramalkan nilai.Pelajari Lebih LanjutPelajari lebih lanjut materi tentang keunggulan metode analisis regresi dibandingkan dengan korelasi https://brainly.co.id/tugas/35607416
#BelajarBersamaBrainly#SPJ9
5. jenis analisis yang banyak digunakan untuk tes hipotesis tes frekuensi distribusi tasiknifikansi analisis regresi linear dan nonlinear analisis varians dan kovalen analisis klasifikasi analisis faktor serta analisis pola dan indeks ruang disebut
Jenis analisis yang banyak digunakan untuk tes hipotesis, tes frekuensi distribusi, tes signifikansi, analisis regresi linear dan nonlinear, analisis varians dan covarin, analisis klasifikasi, analisis faktor, serta analisis pola dan indeks ruang disebut analisis data secara statistik.
6. materi tentang tipologi analisis regresi
Jawaban:
aku aja ga tau kok tanya aku
7. Analisis Regresi adalah
analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode utk menentukan hubungan sebab akibat antara satu variabel dengan variabel - variabel yang lain.
8. contoh kasus penyimpangan asumsi asumsi penting analisis regresi
Jawaban:
-heterosekdastisitas
-autokorelasi
-multikolibearitas
-normalitas
9. Berikan beberapa catatan/ penjelasan yang saudara ketahui tentang : a). Regresi dan korelasi sederhana. b). Regresi dan korelasi berganda linear. c). Masalah regresi dan korelasi dengan jumlah variabel bebas lebih besar 2. d). Multi kolinieritas.
Jawaban:
c Karena jumlah variabel lebih besar
10. Bagaimana menginterpretasi dan menggunakan hasil analisis regresi ?
Jawaban:
Analisis data bivariat dilakukan dengan menggunakan uji regresi linear sederhana. Hasil dari pengujian antara kualitas media terhadap.
Penjelasan:
Maaf klo slh#di follow ya
11. langkah langkah penggunaan regresi ganda
Pengertian Analisis Regresi.
Analisis Regresi adalah analisis yang mengukur pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengukuran pengaruh ini melibatkan satu variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y), yang dinamakan analisis regresi linier sederhana dengan rumus Y= a+bX. Nilai “a” adalah konstanta dan nilai “b” adalah koefisien regresi untuk variabel X.
Harga ‘b’ dapat dicari dengan rumus :
Koefisien regresi ‘b’ adalah kontribusi besarnya perubahan nilai variabel bebas, semakin besar nilai koefisien regresi maka kontribusi perubahan semakin besar, demikian pula sebaliknya akan semakin lecil. Kontribusi perubahan variabel bebas (X) juga ditentukan oleh koefisien regresi positif atau negatif.
2. Pengukuran Analisis Regresi
Pengukuran pengaruh variabel yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas (X1,X2,X3,…,Xn), digunakan analisis regresi linier berganda, disebut linier karena setiap estimasi atas nilai diharapkan memgalami peningkatan atau penurunan mengikuti garis lurus. Berikut ini estimasi regresi linier berganda :
Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+…+bnXn
Keterangan :
Y : variabel terikat (dependent)
X (1,2,3,…) : variabel bebas (independent)
a : nilai konstanta
b (1,2,3,…) : nilai koefisien regresi
Penggunaan nilai konstanta secara statistik dilakukan jika satuan-satuan variabel X (independent) dan variabel Y (dependent) tidak sama. Sedangkan, bila variabel X (independent) dan variabel Y (dependent), baik linier sederhana maupun berganda, memiliki satuan yang sama maka nilai konstanta diabaikan dengan asumsi perubahan variabel Y (dependent) akan proposional dengan nilai perubahan variabel X (independent).
Dalam menentukan nilai ‘a’ dan ‘b1′,’b2′,’b3’,.., digunakan persamaan regresi linier berganda:
1. SY = an+b1SX1++b2SX2+b3SX3+…
2. SX1Y = aSX1+b1SX1²+b2SX1X2+…
3. SX2Y = aSX2+b2SX1X2+b2SX21²+… dan seterusnya.
Untuk menghitung nilai ‘a’,’b1′,’b2′,’b3′,… pada persamaan regresi linier berganda dapat dirumuskan =nx-1 di mana nx = banyaknya variabel bebas (X).
3. Cara Analisis Regresi Dengan Aplikasi SPSS
Langkah awal, Input data pada worksheed SPSS berdasarkan masing-masing variabel. Untuk data primer (quesioner) harus di lakukan pengujian validitas & pengujian reliabilitas sedangkan untuk data sekunder dapat langsung di analisis regresi linier sederhana dan berganda jika variabel bebas lebih dari satu, tahapannya sebagai berikut:
1. Klik menu analyze.
2. Pilih submenu regression, klik linier.
3. Box dependent isikan: variabel terikat (Y).
4. Box independent isikan: variabel bebas (X) isikan X2,… untuk berganda.
5. Klik OK (muncul output SPSS).
Berikut contoh bagian hasil output SPSS:
Dengan demikian, persamaan regresi berganda diperoleh:
Y=68,531+11,802 X1+2,481 X2+1,481 X3
Dalam perhitungan persamaan tersebut tidak mempunyai satuan maka semua perubahan keputusan varibel terikat (Y) diasumsikan proposional dengan perubahan variabel bebas (X). Akibatnya, tidak Ada nilai konstanta (nilai tetap).
12. 3. Jelaskan apa yang dimaksud dengan regresi berganda! Carilah contoh berkaitan dengan pemasaran!
Regresi berganda adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk menentukan hubungan antara satu variabel dependen (yang ingin diterangkan) dengan lebih dari satu variabel independen (yang digunakan untuk menjelaskan). Dalam regresi berganda, model matematis digunakan untuk menjelaskan bagaimana perubahan pada variabel independen mempengaruhi variabel dependen.
Contoh dari regresi berganda dalam pemasaran adalah menentukan hubungan antara jumlah penjualan produk dan faktor-faktor seperti harga produk, iklan yang ditayangkan, lokasi toko, dan tingkat pendapatan masyarakat di sekitar toko. Dalam hal ini, jumlah penjualan produk adalah variabel dependen dan harga produk, iklan, lokasi toko, dan tingkat pendapatan masyarakat adalah variabel independen.
Misalnya, sebuah perusahaan yang ingin meningkatkan penjualan produknya dapat menggunakan regresi berganda untuk mengetahui faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap penjualan produk. Dari hasil analisis, perusahaan dapat menentukan bahwa harga produk yang lebih rendah dan iklan yang lebih sering ditayangkan akan meningkatkan penjualan produk.
Perusahaan dapat juga mengetahui bahwa lokasi toko yang strategis dan tingkat pendapatan masyarakat yang tinggi di sekitar toko juga berpengaruh terhadap penjualan produk. Dengan mengetahui faktor-faktor yang paling berpengaruh, perusahaan dapat mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan penjualan produk.
13. jelaskan asumsi digunakannya analisis regresi berganda?
kalau pertanyaannya mengenai mengapa kita menggunakan uji regresi berganda ya untuk menguji pengaruh yang disebabkan dari dua variabel atau lebih .
misalnya dalam bidang pendidikan latar belakang saya ingin mengetahui pengaruh variabel, dan saya punya 3 variabel yang mempengaruhi hasil belajar maka otomatis saya menggunakan uji regresi berganda karena variabel yang mempengaruhi hasil belajar ada 2 atau lebih.
berbeda dengan jika menguji dan hanya mempunyai 1 variabel yang mempengaruhi maka kita menggunakan uji regresi sederhana
14. apa perbedaan analisis regresi dan korelasi
Jawaban:
Regresi memberikan bentuk hubungan antara dua variabel acak, dan korelasi memberikan tingkat kekuatan hubungan.
Penjelasan:
Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi, yang membantu mengekstrapolasi dan memprediksi hasil sementara korelasi hanya dapat memberikan informasi tentang arah apa yang mungkin berubah.
Penjelasan:
Apa itu Regresi?
Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel. Seringkali ketika data dikumpulkan mungkin ada variabel yang tergantung pada orang lain. Hubungan yang tepat antara variabel-variabel tersebut hanya dapat ditetapkan dengan metode regresi. Menentukan hubungan ini membantu untuk memahami dan memprediksi perilaku dari satu variabel ke variabel lainnya.
Aplikasi analisis regresi yang paling umum adalah memperkirakan nilai variabel dependen untuk nilai yang diberikan atau kisaran nilai variabel independen. Misalnya, dengan menggunakan regresi kita dapat menetapkan hubungan antara harga komoditas dan konsumsi, berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel acak. Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi dari kumpulan data, yang merupakan model matematika yang paling cocok dengan data yang tersedia. Ini dapat dengan mudah diwakili oleh sebaran plot. Secara grafis, regresi setara dengan menemukan kurva fitting terbaik untuk set data yang diberikan. Fungsi kurva adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematika, permintaan suatu komoditas dapat diprediksi dengan harga tertentu.
Oleh karena itu, analisis regresi digunakan secara luas dalam memprediksi dan memperkirakan. Ini juga digunakan untuk membangun hubungan dalam data eksperimen, di bidang fisika, kimia, dan banyak ilmu alam dan disiplin ilmu teknik. Jika hubungan atau fungsi regresi adalah fungsi linier, maka prosesnya dikenal sebagai regresi linier. Dalam sebar plot, dapat direpresentasikan sebagai garis lurus. Jika fungsi ini bukan kombinasi linear dari parameter, maka regresi adalah non-linear.
Apa itu Korelasi?
Korelasi adalah ukuran kekuatan hubungan antara dua variabel. Koefisien korelasi mengukur tingkat perubahan dalam satu variabel berdasarkan pada perubahan pada variabel lainnya. Dalam statistik, korelasi dihubungkan dengan konsep ketergantungan, yang merupakan hubungan statistik antara dua variabel.
Koefisien korelasi Pearsons atau hanya koefisien korelasi r adalah nilai antara -1 dan 1 (-1≤r≤ + 1). Ini adalah koefisien korelasi yang paling umum digunakan dan hanya berlaku untuk hubungan linier antara variabel. Jika r = 0, tidak ada hubungan, dan jika r≥0, hubungannya berbanding lurus; yaitu nilai satu variabel meningkat dengan meningkatnya yang lainnya. Jika r≤0, hubungan itu berbanding terbalik; mis. satu variabel berkurang karena yang lain meningkat.
Karena kondisi linearitas, koefisien korelasi r juga dapat digunakan untuk menetapkan adanya hubungan linear antara variabel.
Apa perbedaan antara Regresi dan Korelasi?
Regresi memberikan bentuk hubungan antara dua variabel acak, dan korelasi memberikan tingkat kekuatan hubungan.
Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi, yang membantu mengekstrapolasi dan memprediksi hasil sementara korelasi hanya dapat memberikan informasi tentang arah apa yang mungkin berubah.
Model regresi linier yang lebih akurat diberikan oleh analisis, jika koefisien korelasi lebih tinggi. (| r | ≥0.8)
semoga membantu kamu ya :)15. perbedaaan regresi data panel dan regresi linear sederhana
Jawab:
Ini Perbedaan Regresi Data Panel dengan Regresi Linear Berganda
Untuk lebih jelas memahami keduanya, berikut ini penjabaran regresi data panel serta regresi linear berganda, baik dari segi definisi maupun kelebihan dan kekurangannya.
· Regresi Data Panel
Regresi data panel adalah bagian dari pengembangan regresi linear yang berdasar pada metode OLS. Spesifiknya, dari jenis data serta tujuan analisis yang digunakan. Selain itu, beberapa pakar juga menyebutkan jika ada beberapa metode alternatif yang bisa diterapkan pada estimasi model regresi pada data panel.
Opsi tersebut antara lain pooling least square (common effect), pendekatan random serta pendekatan efek tetap (fixed effect. Pada jenis data, ada karakteristik khusus yakni cross section dan time series.
Cross section, diperuntukkan oleh data yang memiliki lebih dari satu entitas (individu), sedangkan time series ditunjukkan pada setiap individu dengan lebih dari satu periode atau pengamatan waktu.
Regresi data panel bermanfaat untuk melihat dampak ekonomis yang melekat dari setiap individu dari beberapa periode, sebagai tujuan analisisnya. Hal inilah yang tidak dapat dilihat pada cross section.
Ada perbedaan karakteristik mendasar dari variabel terikat, berdasarkan entitas atau pengaruh variabel lain selain model yang ingin diamati.
Di sisi lain, keunggulan yang bisa diperoleh dari regresi data panel mencakup beberapa hal. Pertama, merupakan gabungan dua data cross section serta time series guna penyediaan data yang lebih kompleks. Sehingga, menghasilkan derajat kebebasan yang lebih dominan.
Keunggulan lainnya adalah penggabungan informasi data dari cross section serta time series, mampu mengatasi masalah terutama ketika penghilangan variabel yang jelas. Kendati demikian, ada beberapa kekurangan yang juga mesti diperhatikan.
Pertama, waktu (time series) pada data terbilang sangat pendek. Jenis micro panel umumnya melingkupi data tahunan yang lebih pendek bagi setiap individu. Apabila demikian, maka argumen asymptotic karakteristik data bakal berkurang.
Kelemahan lain adalah pada cross section dependence, dimana jenis micro panel analisis wilayah menggunakan deret waktu panjang akan mengabaikan cross section dependence. Akibatnya, akan terjadi misleading inference.
· Regresi Linear Berganda
Selanjutnya pada regresi linear berganda, merupakan model yang mencakup lebih dari satu predictor atau lebih dikenal variabel bebas. Model ini juga dikenal dalam bahasa Inggris sebagai multiple linear regression.
Lihat pula: Regresi Linier Sederhana
Pada dasarnya, regresi linear berganda membangun model prediksi atau sejenis peramalan. Cara kerjanya, dengan memanfaatkan data pada skala interval atau rasio yang memiliki lebih dari satu variabel bebas.
Skala yang disebutkan merujuk pada seluruh variabel terutama variabel terikat. Pada regresi linear, ada kemungkinan penggunaan data dummy di variabel bebas. Perihal kelebihannya, regresi linear berganda mampu melakukan generalisasi serta ekstraksi melalui pola tertentu.
Selain itu, juga mampu mengakuisisi pengetahuan meski tak menjamin kepastian. Mampu memperhitungkan secara paralel yang memungkinkan proses berjalan lebih singkat, juga menjadi kelebihan tersendiri.
Dan yang paling penting adalah dengan regresi linear berganda, maka analisa dengan sejumlah variabel bebas (x) bakal lebih akurat. Beda halnya jika dibandingkan dengan satu variabel bebas yang digunakan.
Referensi lanjutan: Contoh Soal Regresi Linier Berganda Lengkap dengan Pembahasan
Sementara itu, kekurangannya terletak pada batasan memperlihatkan titik jenuh pada fungsi yang bakal diselidiki. Akibatnya, akan selalu ada kemungkinan-kemungkinan kesalahan dalam prediksi.
Kelemahan lain yang dimiliki regresi linear berganda adalah kemungkinan terhadap multikolinearitas di setiap bagian variabel bebas. Pada akhirnya, variabel bebas tak akan bisa menjelaskan variabel tak bebas. Dengan kata lain, hubungan antara x dan y tidak memiliki makna.
Ini perbedaan regresi data panel dan regresi linear berganda, bisa tergantung pada peneliti serta jenis penelitian yang bakal dijalankan. Tentu juga, dengan mempertimbangkan kelebihan dan kelemahan di masing-masing metode yang ada
Penjelasan :sorry if it's wrong because Korean people are translated so if it's wrong, sorry
16. bagaimana menginterpretasi dan menggunakan hasil analisis regresi?
Jawaban:
Analisis data bivariat dilakukan dengan menggunakan uji regresi linear sederhana. Hasil dari pengujian antara kualitas media terhadap.
MAAF KAK KLO SALAH, AKU HANYA TAU SEGITU AJA :(
17. Ada berapakah Langka langkah dalam melakukan analisa dengan regresi ganda
Jawaban:
Langkah-langkah yang lazim dipergunakan dalam analisis regresi linear berganda adalah 1) koefisien determinasi; 2) Uji F dan 3 ) uji t. Persamaan regresi sebaiknya dilakukan di akhir analisis karena interpretasi terhadap persamaan regresi akan lebih akurat jika telah diketahui signifikansinya.
Penjelasan dengan langkah-langkah:
Langka langkah dalam melakukan analisa dengan regresi ganda ada 3
18. Buatlah analisis regresi linier berganda secara manual!
Jawaban:
Model regresi linier berganda merupakan suatu persamaan yang menggambarkan
hubungan antara dua atau lebih variabel bebas/ predictor (X1, X2,…Xn) dan satu variabel
tak bebas/ response (Y). Tujuan dari analisis regresi linier berganda adalah untuk
memprediksi nilai variabel tak bebas/ response (Y) jika nilai variabel-variabel bebas/
predictor (X1, X2, ..., Xn) diketahui. Disamping itu juga untuk mengetahui arah hubungan
antara variabel tak bebas dengan variabel-variabel bebas.
Persamaan regresi linier berganda secara matematik diekspresikan oleh :
Y = a + b1X1 + b2X2 +… + bnXn
yang mana :
Y = variable tak bebas (nilai yang akan diprediksi)
a = konstanta
b1, b2,.., bn = koefisien regresi
X1, X2,…, Xn = variable bebas
Bila terdapat 2 variable bebas, yaitu X1 dan X2, maka bentuk persamaan regresinya adalah :
Y = a + b1X1 + b2X2
Keadaan-keadaan bila nilai koefisien-koefisien regresi b1 dan b2 adalah :
bernilai 0, maka tidak ada pengaruh X1 dan X2 terhadap Y
bernilai negatif, maka terjadi hubungan yang berbalik arah antara variabel bebas
X1 dan X2 dengan variabel tak bebas Y
bernilai positif, maka terjadi hubungan yang searah antara variabel bebas X1 dan
X2 dengan variabel tak bebas Y
Konstanta a dan koefisien-koefisien regresi b1 dan b2 dapat dihitung menggunakan rumus :
19. kapan analisis korelasi digunakan dan kapan analisis regresi digunakan?
Analisis korelasi danregresi dari segi kegunaan, analisis korelasi digunakanuntuk mencaari arah dan kuatnya hubungan antara dua variabel, sedangkan analisis regresi digunakanuntuk memprediksikan seberapa jauh perubahan nilai variabel dependen bila nilai variabel ...
20. rumus regresi berganda
rumus regresi berganda terlampir maaf kak klo salah itu rumusnya,maaf kalau rumusnya di foto
21. materi tentang analisis deskriptif dan analisis Regresi apa saja?
Bisa tentang Pendidikan terhadap penghasilan yang penting ber pengaruh ke dalam Variabel X ke Y
22. mohon bantuannya... apa maksud dari regresi linear
regresi linear adalah alat statistik yang dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu atau beberapa variabel terhadap satu buah variabel. Regresi linear dibagi menjadi 2, yaitu regresi linear sederhana yaitu dengan satu buah variabel dengan satu variabel terikat dan regresi linear berganda dengan beberapa variabel bebas dan satu buah variabel terikat.
Maaf kalo jawabannya salah dan semoga membantu:)
23. model analisis regresi sederhana, berganda dan analisis jalur
X3=aX1+bX2+Fu
X4=dX2+cX1+eX3+gv maaf jawabannya ada di Google
24. Berapa standar error regresi linear berganda
Jawaban:
Analisis regresi berganda: Memprediksi satu variabel terikat berdasar pada dua atau lebih variabel bebas. hubungan linier antar dua variabel (tidak membedakan antara variabel bebas dan variabel terikat). akibat (kausalitas).
Penjelasan:
semoga membantu
Jawaban:
yang diatas jawabanya
Penjelasan:
maaf kalo salah
25. yang dimaksud dengan regresi linear berganda
Analisis Regresi Linier Berganda adalah analisis yang mengukur pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengukuran pengaruh ini melibatkan satu variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y), yang dinamakan analisis regresi linier berganda sederhana dengan rumus Y= a+bX..
Sekian
Terimakasih
26. ini yang baris (y-ypred)² itu dapet dari mana? btw ini soal statistika "analisis regresi sederhana"
Jawaban:
Itu kan di kolom paling kiri ada Y, dan di kolom ke-6 ada Ypred. Nah, (y-ypred)² di dapat dari pengurangan Y dan Ypred, lalu dikuadratkan.
27. Apa yang dimaksud dengan Analisis regresi linier sederhana ?
Analisis regresi linier
sederhana adalah hubungan
secara linear antara satu variabel
independen (X) dengan variabel
dependen (Y).
sederhana adalah hubungan linear antara satu variabel independen dengan variabel dependen
28. Bagaimana menuliskan saran analisis untuk peneliti selanjutnya di bab 5, apabila pada penelitian skripsi yang kita gunakan adalah dengan analisis regresi logistik sederhana dan berganda, desain cross sectional, metode kuantitatif?
Jawaban:
apa
Penjelasan:
apa arti dari what should amelia not to do a lot ww
29. Tuliskan tujuan mengadakan analisis regresi
Jawaban :
Analisis regresi digunakan untuk melakukan prediksi dan ramalan, dengan penggunaan yang saling melengkapi dengan bidang pembelajaran mesin. Analisisini juga digunakan untuk memahami variabel bebas mana saja yang berhubungandengan variabel terikat, dan untuk mengetahui bentuk-bentuk hubungan tersebut.
30. rumus regresi ganda statistik
Y’ = a + b1X1+ b2X2+…..+ bnXn
Keterangan:
Y’ = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan)
X1 dan X2 = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y’ apabila X1, X2…..Xn = 0)
b = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan)
31. Apa itu "Model regresi" di dalam sebuah metode analisis regresi linier berganda ? Tolong penjelasanya ya guys ;)
Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen (X1, X2,….Xn) dengan variabel dependen (Y).
32. Cari Data persamaan Regresi sederhana dan Ganda
Persamaan regresi sederhana sebagai berikut:
Y’ = a + bX
Y’ = -28764,7 + 0,691X
Angka-angka ini dapat diartikan sebagai berikut:
- Konstanta sebesar -28764,7; artinya jika biaya promosi (X) nilainya adalah 0, maka volume penjulan (Y’) nilainya negatif yaitu sebesar -28764,7.
- Koefisien regresi variabel harga (X) sebesar 0,691; artinya jika harga mengalami kenaikan Rp.1, maka volume penjualan (Y’) akan mengalami peningkatan sebesar Rp.0,691. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara harga dengan volume penjualan, semakin naik harga maka semakin meningkatkan volume penjualan.
Nilai volume penjualan yang diprediksi (Y’) dapat dilihat pada tabel Casewise Diagnostics (kolom Predicted Value). Sedangkan Residual (unstandardized residual) adalah selisih antara Volume Penjualan dengan Predicted Value, dan Std. Residual (standardized residual) adalah nilai residual yang telah terstandarisasi (nilai semakin mendekati 0 maka model regresi semakin baik dalam melakukan prediksi, sebaliknya semakin menjauhi 0 atau lebih dari 1 atau -1 maka semakin tidak baik model regresi dalam melakukan prediksi).
Persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
Y’ = a + b1X1+ b2X2+…..+ bnXn
Keterangan:
Y’ = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan)
X1 dan X2 = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y’ apabila X1, X2…..Xn = 0)
b = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan)
33. Pengertian regresi linear yangpaling tepat adalah
Jawaban:
Dalam statistika, regresi linear adalah sebuah pendekatan untuk memodelkan hubungan antara variable terikat Y dan satu atau lebih variable bebas yang disebut X. Salah satu kegunaan dari regresi linear adalah untuk melakukan prediksi berdasarkan data-data yang telah dimiliki sebelumnya.
Penjelasan dengan langkah-langkah:
semoga membantu:)
34. Apakah yang dimaksud "OLS", "BLUE" dan "CLM" dalam regresi linear berganda?
Jawaban:
OLS dan. BLUE DAN CLM
Penjelasan:
YA GITULAH
35. jelaskan apa itu regresi linear?
Jawaban:
regresi linear merupakan suatu pendekatan untuk memantapkan hubungan antara satu atau lebih variabel dependen dan juga variabelel independen.
Penjelasan:
maaf kalau salah
36. rumus regresi berganda
Jawaban:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + .... + bn Xn
37. Apa yang di maksud analisis korelasi dan analisis regresi
• Analisis Korelasi merupakan suatu analisis untuk mengetahui tingkat keeratan hubungan antara dua variabel.
• Analisis regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain.
38. Bagaimana menginterpretasi dan menggunakan hasil analisis regresi ?
Jawab:
Analisis data bivariat dilakukan dengan menggunakan uji regresi linear sederhana. Hasil dari pengujian antara kualitas media terhadap.
Semoga membantu :D
Maaf kalo salah ^_^
39. perbedaan antara analisis Korelasi dan analisis Regresi!
Jawaban:
Regresi dan korelasi mempunyai perbedaan mendasar.
Dalam analisis regresi terdapat asimtri pada variabel tergantung dan terkiat yang akan dianalisis. Dalam analisis korelasi, kita menggunakan dua variabel yang simetris, sehingga tidak ada perbedaan antara variabel terikat dengan variabel penjelas
40. Apakah yang dimaksud dengan regresi linear sederhana
Jawaban:
Metode statistik yang berfungsi menguji sejauh mana hubungan
Penjelasan dengan langkah-langkah:
Maaf kalo salah
Penjelasan dengan langkah-langkah:
Regresi Linear Sederhana adalah Metode Statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara Variabel Faktor Penyebab (X) terhadap Variabel Akibatnya.
FORMULA
[tex]y = \alpha + \beta x[/tex]
[tex] \beta = kemiringan[/tex]
[tex] \alpha = titik \: potong \: y[/tex]
[tex]y = koordinat \: y[/tex]
[tex]x = koordinat \: x[/tex]
