yang dimaksud dengan regresi linear berganda
1. 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
2. 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.
3. 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
4. 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]
5. 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
6. 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:)
7. jelaskan perbedaan antara laut transgesi dan regresi serta berikan contohnya
1. Laut Transgresi, terjadi karena permukaan air laut bertambah tinggi. Laut transgresi umumnya terdiri dari laut dangkal yang kedalamannya kurang dari 200 meter. Contoh laut transgresi adalah Laut Jawa, Laut Cina Selatan dan Laut Arafura.
2. Laut Regresi, terjadi karena laut mengalami penyempitan akibat adanya proses sedimentasi lumpur yang dibawa oleh sungai.
8. 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.
9. Sebutkan asumsi-asumsi pada analisa regresi linier berganda ?
Jawaban:
Asumsi klasik pada regresi linear berganda antara lain: Data interval atau rasio, Linearitas, ... Autokorelasi (Hanya untuk data time series atau runtut waktu)
Penjelasan dengan langkah-langkah:
Semoga bernfaat dan membantu..
10. Contoh soal beserta penyelesainya regresi linier intervening dan moderating
Jawaban:
Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara satu variabel dengan variabel lain. Sebagai contoh: seorang suami menyayangi istrinya. Dengan hadirnya seorang anak, maka rasa sayang tersebut bertambah. Berarti variabel anak merupakan moderating antara rasa saya suami terhadap istri. Contoh lain: kompensasi memperkuat pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja. Artinya kepuasan kerja berpengaruh terhadap kinerja, dan adanya kompensasi yang tinggi maka pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja menjadi lebih meningkat. Dalam hal ini, kompensasi bisa saja berpengaruh terhadap kinerja bisa saja tidak.
Metode analisis regresi linear dengan variabel moderating:
1. Multiple Regression Analysis (MRA)
Metode ini dilakukan dengan menambahkan variabel perkalian antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya, sehingga persamaan umumnya adalah sebagai berikut: Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X1 X2 dengan Y adalah kinerja, X1 adalah kepuasan kerja, X2 kompensasi dan X1 X2 adalah perkalian antara kepuasan kerja dengan kompensasi. Hipotesis moderating diterima jika variabel X1 X2 mempunyai pengaruh signifikan terhadap Y, tidak tergantung apakah X1 dan X2 mempunyai pengaruh terhadap Y atau tidak. Model ini biasanya menyalahi asumsi multikolinearitas.
2. Absolut residual
Model ini mirip dengan MRA, tetapi variabel moderating didekati dengan selisih mutlak (absolut residual) antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya. Penerimaan hipotesis juga sama, dan model ini masih riskan terhadap gangguan multikolinearitas meskipun risiko itu lebih kecil dari pada dengan metode MRA.
3. Residual
Model ini menggunakan konsep lack of fit yaitu hipotesis moderating diterima terjadi jika terdapat ketidakcocokan dari deviasi hubungan linear antara variabel independen. Langkahnya adalah dengan meregresikan antara kepuasan kerja terhadap kompensasi dan dihitung nilai residualnya. Pada program SPSS dengan klik Save pada regreesion, lalu klik pada usntandardized residual. Nilai residual kemudian diambil nilai absolutnya lalu diregresikan antara kinerja terhadap absolut residual. Hipotesis moderating diterima jika nilai t hitung adalah negatif dan signifikan. Model ini terbebas dari gangguan multikolinearitas karena hanya menggunakan satu variabel bebas.
11. dampak kenaikan BBM terhadap pendapatan UKM diuji dengan regresi linear atau uji t ? atau ada yang lebih tepat lagi ?
Article
DAMPAK KENAIKAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) TERHADAP PENDAPATAN USAHA KECIL DAN MENENGAH (UKM) KRIPIK TEMPE DI SANAN KELURAHAN PURWANTORO KECAMATAN BLIMBING KOTA MALANG
RIESANTYA AGRETTA
Source: OAI
ABSTRACT Analisa ini merupakan studi tentang pendapatan para pengusaha kripik tempe yang ada di Sanan Kelurahan Purwantoro Kecamatan Blimbing Kota Malang, baik sebelum kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) maupun setelah kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM). Tujuan dari penelitian ini adalah ingin mengetahui pengaruh kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) terhadap tingkat pendapatan para pengusaha industri kripik tempe. Dari penulisan ini, penulis mengambil hipotesis, yaitu diduga ada perbedaan tingkat pendapatan antara sebelum dan sesudah adanya kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) terhadap tingkat pendapatan pengusaha industri kripik tempe di Sanan Kelurahan Purwantoro Kecamatan Blimbing Kota Malang. Dari penelitian yang dilakukan, penulis menggunakan analisa kwalitatif yang dilakukan dengan membandingkan dengan data survey dengan teori atau pengetahuan yang ada dan analisa kwantitatif yaitu dengan menggunakan metode sederhana hasil pengurangan dati total penerimaan dengan total biaya (TR TC) baik di analisa sebelum kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) maupun sesudah kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM). Berdasarkan hasil penelitian dan perhitungan diketahui bahwa pada saat kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) biaya biaya terutama biaya bahan baku serta upah tenaga kerja mengalami kenaikan. Namun walaupun demikian permintaan terhadap produk kripik tempe masih sangat tinggi. Dengan menggunakan alat analisa sederhana diatas diketahui prosentase jumlah pendapatan industri kripik tempe sesudah adanya kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) mengalami peningkatan sebesar 9 % dari keseluruhan responden yang diteliti. Pendapatan rata rata industri kripik tempe sebelum kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) sebesar Rp. 201.595,- dan pendapatan rata rata industri sesudah kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) sebesar Rp. 219.732,-. Dari hal ini memberi petunjuk bahwa dengan adanya kenaikan Bahan Bakar Minyak (BBM) pendapatan para industri kripik tempe yang ada di Sanan Kelurahan Purwantoro Kecamatan Blimbing Kota Malang mengalami peningkatan. Sedangkan dari hasil pengujian hipotesa dengan uji t diperoleh thitung sebesar -1,118 dan ttabel sebesar 2,093 maka thitung < ttabel sehingga Ho diterima.
12. 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).
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. contoh dari laut regresi adalah
Jawaban:
•Contoh laut regresi adalah laut di utara pulau jawa
Semoga Menbantu
15. X Y 1 19 2 17 3 15 4 19 5 32 6 21 7 26 8 21 9 24 10 30 11 26 Tentukan persamaan regresi dan determination coefficient (R2) untuk kasus: a. Regresi linear b. Regresi non linear
Jawaban:
12
Penjelasan dengan langkah-langkah:
67777⅞777777777888999999999999990
16. Apakah yang dimaksud "OLS", "BLUE" dan "CLM" dalam regresi linear berganda?
Jawaban:
OLS dan. BLUE DAN CLM
Penjelasan:
YA GITULAH
17. rumus regresi berganda
Jawaban:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + .... + bn Xn
18. 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:)
19. 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
20. 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).
21. 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)
22. Berikan contoh perhitungan metode regresi dalam estimasi permintaan!
1. Diketahui suatu penelitian terhadap hubungan antara nilai biaya periklanan dengan tingkat penjualan dari sebuah koperasi adalah sebagai berikut : (dalam ribuan rupiah)
Biaya periklanan
Tingkat Penjualan
50
40
51
46
52
44
53
55
54
49
a. Tentukan persamaan regresinya
b. Berapa besarnya koefisien korelasi dan koefisien determinasinya ?
c. Berapa besarnya kesalahan standar estimasinya ?
d. Dengan tingkat signifikasi 10%, ujilah hipotesis yang menyatakan bahwa hubungan antara biaya periklanan dan tingkat penjualan sedikitnya 40%!
Jawab :
a. Menentukan persamaan regresinya
Langkah 1 :
Menentukan variable X dan variable Y. Dalam soal ini variable biaya periklanan merupakan variable X dan tingkat penjualan merupakan variable Y.
Langkah 2 :
Membuat table regresi sederhana
Periklanan (X)
Tkt. Penjualan (Y)
(X)2
(Y)2
(XY)
50
40
2500
1600
2000
51
46
2601
2116
2346
52
44
2704
1936
2288
53
55
2809
3025
2915
54
49
2916
2401
2646
260
234
13530
11078
12195
Langkah 3 :
Menentukan koefisien a dan koefisien b
b = n ∑XY – ∑X.∑Y
n ∑X2 – (∑X2)
= 5 (12195) –(260)(234)
5 (13530) – (260)2
= 2,7

a = ∑Y – b ∑X
n
= {(234) – 2,7 (260)} / 5
= -93,6
Langkah 4:
Menentukan persamaan regresi linier sederhana
Y = a + b (X)
Maka persamaan regresi dalam soal ini adalah :
Y = -93,6 + 2,7 (X)
b. Menentukan besarnya koefisien korelasi dan koefisien determinasi
Koefisien korelasi :
r = n (∑XY) – (∑X) (∑Y)
[ n (∑X2) – (∑X2)]1/2 [ n (∑Y2) – (∑Y)2]1/2
= 5(12195) – (260) (234)
[ 5 (13530) – (260)2] 1/2 [ 5 (11078) – (234)2]1/2
= 0,76
C. Menentukan besarnya kesalahan standar estimasi
 Se = ∑Y2 – a ∑Y – b ∑XY)
n-2

= √( 11078 - (-93,6) (234) – (2,7) (1915))
5 -2
= 4,24
23. 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
24. 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)
25. 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
26. 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.
27. sebutkan contoh model regresi dalam sistem informasi geografis?
Jawaban:
satu literatur di bidang pengajaran dan penelian dalam bidang Sistem Informasi Geografis.
… Seap objek geografi mengarah pada spesifikasi lokasi dalam suatu space.
Penjelasan:
Semoga membantu
Maaf kalo salah
28. Tentukan nilai k, t 1/2 serta t 90 dengan persamaan regresi linear y = 0,6883x + 0,0128
hitung hitung hitung....
29. Mau tanya tentang statistik yang di maksud dengan statistik regresi itu apa sih..? dan contohnya seperti apa..?
regresi dalam statistik adalah regresi linier yang dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu atau beberapa variabel terhadap satu buah variabel. variabel yang mempengaruhi disebut variabel bebas sedangkan variabel yang dipengaruhi adalah variabel terikat. contoh: misalnya kita mengadakan penelitian terhadap pengaruh jajanan tidak sehat terhadap kemampuan berpikir siswa. nah, dengan menggunakan regresi linier kita bisa melihat seberapa besar pengaruh jajanan (variabel bebas), dengan kemampuan berpikir siswa ( variabel terikat)...begitu loh naakk
30. carilah model regresi linear untuk menghitung nilai sebagai fungsi dari T
Jawaban:
penjelasan yg panjang yaaaaaaaaaaa
31. satu soal tentang korelasi satu soal tentang regresi beserta penyelesaiannyabantuannya kaka
Jawaban:
Analisis regresi mencoba untuk mengestimasi atau memprediksikan nilai rata-rata suatu variabel yang sudah diketahui nilainya, berdasarkan suatu variabel lain yang juga sudah diketahui nilainya. Misalnya, kita ingin mengetahui apakah kita dapat memprediksikan nilai rata-rata ujian statistik berdasarkan nilai hasil ujian matematika
Maap klu sala :<
Penjelasan dengan langkah-langkah:
ini jawabannya semoga membantu ya
32. Buatlah rangkuman materi tentang regresi linear (Y = Ax +B atau Y = A + Bx)
Regresi linear merupakan suatu teknik yang digunakan untuk menemukan hubungan antara dua variabel, di mana salah satu variabel merupakan variabel terikat (dependent variable) dan yang lainnya merupakan variabel bebas (independent variable). Regresi linear dapat dituliskan dalam bentuk persamaan Y = Ax + B atau Y = A + Bx, di mana Y adalah variabel terikat, X adalah variabel bebas, dan A dan B adalah konstanta yang diperlukan untuk menjelaskan hubungan antara kedua variabel tersebut.
Untuk menemukan nilai konstanta A dan B, kita dapat menggunakan metode yang disebut metode least squares, yang bertujuan untuk mencari nilai A dan B yang dapat menyebabkan perbedaan antara nilai yang diperkirakan dan nilai sebenarnya (residual) menjadi minimum.
Setelah nilai konstanta A dan B ditemukan, kita dapat menggunakan persamaan regresi linear untuk memprediksi nilai variabel terikat berdasarkan nilai variabel bebas yang diberikan. Regresi linear juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi tingkat korelasi antara kedua variabel, yang dapat bernilai positif, negatif, atau nol.
Regresi linear banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti ekonomi, ilmu politik, dan statistik. Teknik ini dapat membantu kita memahami hubungan antara dua variabel dan memprediksi nilai variabel terikat berdasarkan nilai variabel bebas yang diberikan.
Tolong di jadikan jawaban terbaik yaa
33. rumus regresi berganda
rumus regresi berganda terlampir maaf kak klo salah itu rumusnya,maaf kalau rumusnya di foto
34. Mau tanya tentang statistik yang di maksud dengan statistik regresi itu apa sih..? dan contohnya seperti apa..?
.Statistika regresi/Analisis Regresi adalah suatu metode untuk bisa menentukan sebab-akibat antara 1 variabel dg variabel lain.
Contohya :
-Saat kita menganalisis tentang produksi misal lama nya hingga kerusakan terjadi dari tanggal produksi barang tsb
-Seimbang/tidaknya pekerja yang dimiliki & output yg dihasilkan.
35. 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 :
36. 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.
37. tahap-tahap apa saja yang harus dilakukan dalam penelitian bila akan digunakan regresi berganda? (jawab dengan gambar/diagram)
bdbehsheshebsbesbebsbebsebs
38. Diperoleh bentuk model persamaan regresi sebagai berikuty=33,83 + 1,98x1 - 0,11x2dimanax1= umur (tahun)x2= tinggi (cm)y= berat badan (kg)intepretasikan arti dari model persamaan regresi berganda tersebut!
Jawaban:
Berat badan seseorang bertambah 35,81 kg setiap satu tahun umurnya dikurangi 0,11 kg setiap kenaikan satu cm tingginya
Penjelasan:
Semoga membantu
39. 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
40. model analisis regresi sederhana, berganda dan analisis jalur
X3=aX1+bX2+Fu
X4=dX2+cX1+eX3+gv maaf jawabannya ada di Google
