1. Lakukan uji kualitas garis lurus dan hipotesa slope dan intersep (gunakan rumus-rumus yang sudah di berikan dan kerjakan di laboratorium komputer).

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "1. Lakukan uji kualitas garis lurus dan hipotesa slope dan intersep (gunakan rumus-rumus yang sudah di berikan dan kerjakan di laboratorium komputer)."

Sonny Dharmawijaya
6 tahun lalu
Tontonan:

1 NAMA : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : Lakukan uji kualitas garis lurus dan hipotesa slope dan intersep (gunakan rumus-rumus yang sudah di berikan dan kerjakan di laboratorium komputer). KASUS IMT GPP

2 JAWAB : Regression Variables Entered/Removed a Mode Variables Variables Method l Entered Removed IMT b. Enter a. Dependent Variable: GPP b. All requested variables entered. Model Summary Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate.628 a a. Predictors: (Constant), IMT ANOVA a Model Sum of df Mean F Sig. Squares Square Regression b Residual Total a. Dependent Variable: GPP b. Predictors: (Constant), IMT

3 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant) IMT a. Dependent Variable: GPP. Persamaan Garis : Yˆ ˆ 0 ˆ X GPP = IMT 2. Langkah Pembuktian Hipotesa a. Asumsi : Bahwa model persamaan garis lurus beserta asumsinya berlaku ; b. Hipotesa : Ho: 0 Ha: 0 c. Uji Statistik : t S d. Distribusi statistik : bila asumsi terpenuhi dan H0 di terima maka uji t digunakan dengan derajat kebebasan n- ; e. Pengembilan keputusan : H0 ditolak bila t.hitung lebih besar dari t.tabel ; α=0.05 = f. Perhitungan statistic : dari computer output diperoleh besaran nilai β= 4.39 dan Sβ= t

4 g. Keputusan Statistik : Nilai t.hitung = > t.tabel = Kita menolak Hipotesis nol h. Kesimpulan : Slop garis regresi tidak sama dengan 0 maka garis regresi antara IMT dan GPP adalah linier. 2. Data berat badan dan kadar glukosa darah orang dewasa sebagai berikut Subjek Berat Badan Glukosa mg/00ml (Kg)

5 JAWAB : Regression Variables Entered/Removed a Mode l Variables Entered Variables Removed Method berat badan. Enter (kg) b a. Dependent Variable: glukosa (mg/00ml) b. All requested variables entered. Model Summary Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate.484 a a. Predictors: (Constant), berat badan (kg) ANOVA a Model Sum of df Mean F Sig. Squares Square Regression b Residual Total a. Dependent Variable: glukosa (mg/00ml) b. Predictors: (Constant), berat badan (kg)

6 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta (Constant) berat badan (kg) a. Dependent Variable: glukosa (mg/00ml). Persamaan garis : Yˆ ˆ 0 ˆ X Glukosa = Berat Badan(kg) 2. Langkah pembuktian hipotesis a. Asumsi : bahwa model persamaan garis lurus berserta asumsinya berlaku ; b. Hipotesa : Ho: 0 Ha: 0 c. Uji statistik : t S d. Distribusi statistik : bila asumsi terpenuhi dan H0 diterima maka uji t digunakan dengan drajat kebebasan n- ; e. Pengambilan keputusan H0 ditolak bila nilai t.hitung lebih besar dari t.tabel ; α=0.05 = ; f. Perhitungan statistic dari computer output diperoleh besaran nilai β = 0.50 dan Sβ = t S

7 g. Keputusan statistik : Nilai t.hitung = > t.tabel = Kita menolak hipotesa nol h. Kesimpulan : Slop garis regresi tidak sama dengan 0 maka garis regresi antara BB dan Glukosa adalah linier. 3. a. Jelaskan asumsi-asumsi tentang analisa regresi sederhana bila kita ingin membuat inferensi tentang populasi dari data yang kita punyai b. Mengapa persamaan regresi disebut the least square equation c. Jelaskan tentang β0 pada persamaan regresi d. Jelaskan tentang β pada persamaan regresi JAWAB : a. eksistensi untuk setiap nilai variable X, dan Y adalah random variable yang mempunyai nilai rata-rata dan varians tertentu. Notasi : Untuk populasi (Notasi yιx adalah rata-rata varians dari random variable y tergantung pada nilai x) - Nilai-nilai y adalah idependen satu sama lain, artinya suatu nilai y tidak dipengaruhi oleh nilai y lainnya - Linearty berarti nilai rata-rata y, adalah fungsi garis lurus x, dengan demikian Persamaan garis lurus itu dapat ditulis, Dimana E adalah Error yang merupakan random variable dengan rata-rata 0 untuk setiap nilai x (yaitu untuk setiap nilai x) - Homoscedasticity artinya varians y adalah sama untuk setiap nilai x. - Distribusi normal artinya untuk setiap nilai x, nilai y berdistribusi normal.

8 b. The least square equation merupakan teknik dalam menentukan garis lurus yang terbaik. Teknik ini menggunakan penentuan garis dengan error yang minimal, berdasarkan titik observasi dalam diagram sebar. Karena semakin kecil penyimpangan suatu titik observasi terhadap garis lurus (semakin kecil kuadrat simpangan) semakin dekat garis lurus yang terbaik yang diperoleh dari data yang dimiliki. c. β0 adalah nilai Y bila X=0 d. β adalah setiap kenaikan unit X maka nilai Y akan bertambah (meningkat) sebesar β. Sebaliknya, bila β negatif (-β) maka kenaikan unit X maka nilai Y akan menurun sebesar β

dokumen-dokumen yang mirip

OUTPUT ANALISIS DESKRIPTIF. Cumulative Frequency Percent Valid Percent Percent 25 71,4 71,4 71, ,6 28,6 100, ,0 100,0

OUTPUT ANALISIS DESKRIPTIF. Cumulative Frequency Percent Valid Percent Percent 25 71,4 71,4 71, ,6 28,6 100, ,0 100,0 OUTPUT ANALISIS DESKRIPTIF Frequency Table Laki-laki Perempuan Jenis Kelamin 25 71,4 71,4 71,4 10 28,6 28,6 100,0 20-30 Tahun 31-40 tahun > 40 tahun Umur 10 28,6 28,6 28,6 15 42,9 42,9 71,4 10 28,6 28,6