Wednesday 14 February 2018 photo 16/186
|
Regresi ganda pdf: >> http://nkh.cloudz.pw/download?file=regresi+ganda+pdf << (Download)
Regresi ganda pdf: >> http://nkh.cloudz.pw/read?file=regresi+ganda+pdf << (Read Online)
analisis regresi linier berganda dengan spss 16
regresi linier berganda ppt
makalah regresi linier berganda
contoh kasus menggunakan regresi linier berganda
analisis regresi linier berganda spss pdf
jurnal regresi linier berganda pdf
skripsi analisis regresi linier berganda pdf
contoh soal regresi berganda pdf
Kegunaan Analisis Regresi Linear Berganda. Analisis Regresi Linear Berganda digunakan untuk mengukur pengaruh antara lebih dari satu variabel prediktor (variabel bebas) terhadap variabel terikat. Rumus: Y = a + b1X1+b2X2++bnXn. Y. = variabel terikat a. = konstanta b1,b2. = koefisien regresi. X1, X2 = variabel
Sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara 3 variabel atau lebih, yaitu sekurang-kurangnya dua variabel bebas dengan satu variabel tak bebas. Tujuan utama regresi adalah untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel. (variabel dependen) jika nilai variabel yang lain yang berhubungan
5) Intepretasi Model Regresi Linier (Berganda). Persiapan data dimaksudkan untuk melakukan input data ke dalam software SPSS. Setelah data di-input kedalam software SPSS, maka langkah selanjutnya adalah melakukan estimasi (pendugaan) model (persamaan) regresi linier, baru dilanjutkan dengan pengujian
Model Regresi Linier Ganda. • Pendugaan parameter regresi ? dengan menggunakan metode OLS berdasarkan model. Y = X? + ? adalah dengan meminimumkan sum square error (SSE) dimana SSE dirumuskan: SSE = ?t? = (Y – X?)t (Y – X?) maka penaksir kuadrat terkecil untuk ? adalah. ( ). YXXXb.
Itasia & Y Angraini, Dep. Statistika FMIPA-IPB. Model Regresi Linier Berganda. Dugaan Persamaan Regresi Linier. Berganda, dengan k peubah penjelas : ASUMSI : Hubungan setiap peubah penjelas dengan peubah responnya LINIER. (pangkat X. 1 sampai X k adalah satu) ki k. 2i. 2. 1i1. 0 i xb xbxbby. +. +. +. +. =.
linier berganda adalah dengan metode kuadrat terkecil (ordinary least square/OLS) dan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood estimation/MLE) (Kutner et.al, 2004). Pada pelatihan ini dikaji analisis regresi linier berganda atau sering juga disebut dengan regresi klasik (Gujarati, 2003). Kajian meliputi kajian
Asumsi Regresi Berganda. • Error berdistribusi normal. • Mean dari error adalah nol. • Error memiliki variansi yang konstan. • Error bersifat independen e = (y – y). <. Error (residual) dari model regresi: 7
x = variabel bebas. 2.3 Regresi Linier Berganda. Regresi linier berganda adalah regresi yang melibatkan hubungan antara satu variabel tak bebas (Y) dihubungan dengan dua atau lebih variabel bebas. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah: Yi = a0 +a1 X1 +a2 X2 +a3 X3 ++ anXn+ i ? dengan i = 1,2
11. BAB 3. REGRESI LINIER BERGANDA. Dengan menggunakan data yang terdapat pada bagian sebelumnya, yaitu data rasio keuangan beberapa bank selama tiga tahun, model yang ingin diuji secara empiris adalah bagaimana pengaruh faktor-faktor berikut ini: 1. Struktur permodalan (yang diproksikan oleh Capital.
bila dua atau lebih variabel independen sebagai prediktor dimanipulasi (dinaik- turunkan nilainya). Jadi analisis regresi ganda akan dilakukan bila jumlah variabel independennya minimal 2. Persamaan regresi untuk dua prediktor adalah : Y = a + b1X1 + b2X2. Persamaan regresi untuk tiga prediktor adalah : Y = a + b1X1
Annons