1 / 19

ANALISIS REGRESI NON LINEAR DAN REGRESI BERGANDA

STATISTIKA. ANALISIS REGRESI NON LINEAR DAN REGRESI BERGANDA. SUB POKOK BAHASAN. Hubungan fungsional nonlinear Analisis regresi non linear Selang penaksiran koefisien regresi Analisis regresi linear tiga variabel. Regresi linier berganda.

taji
Download Presentation

ANALISIS REGRESI NON LINEAR DAN REGRESI BERGANDA

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. STATISTIKA ANALISIS REGRESI NON LINEAR DAN REGRESI BERGANDA

  2. SUB POKOK BAHASAN • Hubungan fungsional nonlinear • Analisis regresi non linear • Selang penaksiran koefisien regresi • Analisis regresi linear tiga variabel

  3. Regresi linier berganda • Regresi linier berganda berupaya mencari hubungan fungsional antara beberapa variabel (xi) dengan variabel y • Y=a0+a1x1+a2x2+…..arxr

  4. Galat regresi • Hubungan antara data pengamatan yi=a0+a1x1i+a2x2i+……+arxri+ei ei=yi-a0-a1x1i-a2x2i-…….-arxri • Jumlah kuadrat galat

  5. Jumlah kuadrat minimum Akan didapat k+1 persamaan simultan

  6. Contoh perhitungan • Suatu cara memprediksi kedalaman pembekuan perkerasan adalah suhu rata-rata dari lokasi yang ditinjau.

  7. Ketidaktepatan model linear • Jika jumlah kuadrat galat dari regresi linier sangat besar sehingga model regresi tidak signifikan, maka perlu dilakukan pengujian ketidakcocokan model linier • Pengujian dilakukan dengan menghitung jumlah kuadrat tengah galat untuk nilai pengamatan dalam kelompok peubah x(sebut kuadrat galat murni) , dibandingkan dengan kuadrat tengah seluruh galat. Selisih dari kuadrat galat ini menjadi kuadrat galat akibat kekurang-cocokkan model.

  8. Ambil k-kelompok amatan. Kuadrat tengah galat pada kelompok ke-i (i = 1 s/d k) adalah: Kuadrat tengah gabungan akibat ketidak cocokkan adalah Dengan membandingkan kuadrat tengah ini dapat dilihat apakah ketidak cocokan ini cukup signifikan

  9. Model non linier • Ada dua pendekatan yang biasa dilakukan yaitu transformasi ke bentuk linear (linearisasi) dan membuat model fungsi polynomial yang melibatkan peubah pangkat dua atau lebih • Transformasi yang sering dipakai adalah: • Fungsi pangkat • Fungsi invers • Fungsi hiperbolik • Fungsi eksponen

  10. Linearisasi

  11. Model polinomial • Model regresi polinomial untuk satu peubah pangkat dua adalah

  12. Galat regresi • Jumlah kuadrat galat adalah

  13. Kuadrat galat minimum • Untuk meminimumkan kuadrat galat dilakukan penurunan

  14. persamaan simultan: koefisien regresi

  15. Contoh untuk regresi polinomial pangkat dua, pengaruh penambahan Abu Terbang terhadap kuat tekan beton

  16. Persamaan simultan Solusi persamaan diatas adalah Persamaan regresi menjadi

More Related