Tempatnya Berbagai Info Penulis

Iklan

Selasa, 21 September 2021

Analisis Regresi Sederhana (Simple Regression Analysis)

Analisis regresi sederhana adalah regresi linear dimana variabel dependen dikaitkan hanya dengan satu variabel eksplanator. Regresi sederhana sering juga disebut Bi-variate regression atau Two-variable regression. Analisis regresi sederhana disebut sederhana (simple) karena hanya dikaitkan dengan 1 variabel eksplanator. Apabila dikaitkan dengan beberapa variabel eksplanator maka akan disebut analisis regresi berganda.

Rumus Umum Analisis Regresi Sederhana


Karena dalam pengamatan biasanya data yang diambil berjenis SFR, maka rumus diatas dalam data SFR. Dalam data SFR Yi yang diamati ditulis dengan :




Sedangkan dalam hal PFR Yi yang diamati ditulis dengan :




Perlu diketahui SFR adalah perkiraan untuk PFR artinya tidak selalu memiliki nilai yang sama pasti. Terdapat selisih antara data Populasi (PFR) dengan data sampel (SFR). Maka apabila digambarkan grafiknya akan menjadi :

Grafik


Metode Kuadrat Terkecil (Ordinary Least Squares)

Metode kuadrat terkecil memiliki tujuan untuk memperoleh nilai α dan β yang meminimalkan jumlah kuadrat residual (RSS) terhadap α dan β. Apabila dirumuskan maka :






Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi (r2) adalah ukuran kemampuan semua variabel dalam menjelaskan varians terkait. Koefisien determinasi merupakan kuadrat koefisien korelasi (r). Koefisien korelasi adalah ukuran derajat hubungan antara dua variabel. Koefisien determinasi adalah pengukuran seberapa dekat garis regresi dengan hasil observasi (data).

Misal nilai koefisien korelasi sebesar 0,80 maka koefisien determinasi sebesar (0,802)=0,64. Artinya kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependennya sebesar 64% atau masih terdapat sekitar 36% varians variabel dependen dijelaskan oleh faktor lain.

 


Baca Juga

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Back To Top