Regresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

Analisis regresi linear ganda bertujuan untuk mencari bentuk hubungan linear antara satu variabel terikat Y dan k variabel bebas X1, X2, X3,..., Xk.

ANALISIS REGRESI BERGANDA

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

p q r sesuai sifat operasi hitung bentuk pangkat

PERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT

BAB 2 LANDASAN TEORI

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

(The Method of Separation of Variables). Metode ini dapat digunakan pada PDP linier, khususnya PDP dengan koefisien konstan.

EKSISTENSI INVERS GRUP DARI MATRIKS BLOK. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN

Menentukan Pembagi Bersama Terbesar dengan Algoritma

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD)

Bab 3 Metode Interpolasi

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

KUNCI JAWABAN UJI KOPETENSI SEMESTER 1 A.

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA.

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

Penyelesaian Persamaan Non Linier

B a b 1 I s y a r a t

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ...

UKURAN PEMUSATAN DATA

2 BARISAN BILANGAN REAL

4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Masalah

Solusi Numerik Persamaan Transport

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Kompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif. ZK Abdurahman Baizal

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta

Persamaan Non-Linear

BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT

Bab 8 Teknik Pengintegralan

IV. METODE PENELITIAN

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

BAB III METODE PENELITIAN

Statistika Non Parametrik

theresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS :

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi

Oleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal

Fungsi. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B.

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Genap 2015/2016 Dosen : 1. Novrianti.,MT. Novrianti.,MT_Rekayasa Hidrologi II 1

REGRESI LINIER GANDA

f ( x ) 0 maka disebut PD tak homogen.

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

Barisan Dan Deret Arimatika

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN. bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono,

Pemetaan Linear Yang Mengawetkan Invers Drazin Matriks Atas Lapangan

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB III METODE PENELITIAN

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang dilakukan bermaksud mengetahui Pengaruh Metode Discovery Learning

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

BAB 2 TINJAUAN TEORI

Himpunan/Selang Kekonvergenan

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

REGRESI DAN KORELASI

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

Fungsi. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B.

MATEMATIKA DISKRIT FUNGSI

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <

BAB V ANALISA DIMENSI DRAINASE. dicapai dengan membatasi kecepatan pengaliran dalam saluran dan kemudahan

BAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Transkripsi:

4/3/05 REGRESI LINER BERGND DN REGRESI (TREND) NONLINER Oleh : Fauza mi Sei, 3 pil 05` GDL (07.30-0.50) Regesi Dai deajat (pagkat) tiap peuah eas Liie (ila pagkatya ) No-liie (ila pagkatya uka ) Dai ayakya peuah eas (yag mempegauhi) Sedehaa (ila haya ada satu peuah eas) Begada (ila leih dai satu peuah eas) HUBUNGN LEBIH DRI DU VRIBEL REGRESI LINER BERGND paila tedapat leih dai dua vaiael, maka huuga liea dapat diyataka dalam pesamaa egesi liea egada seagai eikut : = 0 + + +... + k k Disii ada satu vaiael tidak eas, yaitu da ada k vaiel eas, yaitu,..., k Utuk meghitug 0,,,..., k kita guaka metode kuadat tekecil yag meghasilka pesamaa omal seagai eikut : 0 + + +... + k k = 0 + + +... + k k = 0 + + +... + k k =............... 0 k + k + k +... + k k k = k Kalau pesamaa teseut dipecahka, kita aka mempeoleh ilai 0,,,..., k. Kemudia dapat dietuk pesamaa egesi liea egada. paila pesamaa egesi itu telah dipeoleh, aulah kita dapat meamalka ilai dega syaat kalau ilai,,...., k seagai vaiael eas sudah diketahui. Misalka: k =, maka = 0 + +, satu vaiael tak eas(), da dua vaiael eas ( da ), maka 0,, da dihitug dega teleih dahulu meetuka pesamaa omal: 0 + + = 0 + + = 0 + + =

4/3/05 Meetuka 0,, CONTOH ) Dega metode sustitusi da elimiasi Selesaika ketiga pesamaa teseut dega metode elimiasi da sustitusi sehigga dipeoleh 0,, da. Tetuka ilai pesamaa egesiya.. Latiha Soal

4/3/05 3 Meetuka 0,, ) Dega Matiks Uah pesamaa omal ke dalam pesamaa matiks: H 0 0,, da dapat ditetuka dega umus yag megguaka emia matiks seagai eikut :,, 0 0 () = () ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) () ( ) ( ) ( )

4/3/05 4 ( 0 ) = () ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) () ( ) ( ) ( ) 0 ( ) = () ( ) ( ) + () ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) () ( ) ( ) () ( ) = () ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) + () ( ) ( ) ( ) ( ) () ( ) ( ) () ( ) ( ) ( ) Meetuka 0,, 3) Dega softwae statistik sepeti excel da SPSS Dega caa ii pesamaa egesi egada dapat dega cepat dipeoleh dega megiput data vaiael,, da teleih dahulu lalu diaalisis dega softwae teseut. Koelasi Begada : paila kita mempuyai tiga vaiael,,, maka koelasi da digamaka dega umus eikut : y Koelasi da digamaka dega umus eikut : y

4/3/05 Koelasi da digamaka dega umus eikut : Kalau kita igi megetahui kuatya huuga ataa vaiael dega eeapa vaiael laiya (misalya ataa dega da ), maka kita haus megguaka suatu koefisie koelasi yag diseut koefisie koelasi liea egada (KKLB) yag umusya adalah seagai eikut : KKLB R y. y y y y DEFINISI : REGRESI NON LINIER Regesi/ted o liie adalah egesi yag vaiael-vaiaelya ada yag epagkat. Betuk gafik egesi o liie adalah eupa legkuga. Betuk-etuk egesi o liie ataa lai egesi kuadatis atau paaola da egesi ekspoesial. TREND PRBOL Gais ted pada dasaya adalah gais egesi di maa vaiael eas meupaka vaiael waktu. Baik gais egesi maupu ted dapat eupa gais luus maupu tidak luus. Pesamaa gais ted paaola adalah seagai eikut : = a + + c Keteaga : = vaiael teikat = vaiael eas a,,c = kostata Pesamaa Nomal a + + c = a + + c 3 = a + 3 + c 4 = 5

4/3/05 i i i i 3 i 4 ii i i i i i i 3 i 4 ii i i 6 6 6 5 35 5 5 65 75 875 8 8 8 6 37 36 6 96 33 9 9 9 6 37 36 6 96 33 5 4 8 6 30 60 6 36 36 6 96 6 96 4 8 6 4 48 6 35 36 6 96 0 60 3 4 8 6 6 5 7 38 49 343 40 66 86 3 4 8 6 6 5 7 36 49 343 40 5 764 3 3 9 7 8 69 07 7 36 49 343 40 5 764 3 3 9 7 8 69 07 8 38 64 5 4096 304 43 3 0 9 7 8 60 80 8 36 64 5 4096 88 304 3 5 9 7 8 75 5 8 39 64 5 4096 3 496 4 7 6 64 56 08 43 9 39 8 79 656 35 359 4 9 6 64 56 6 464 9 38 8 79 656 34 3078 4 30 6 64 56 0 480 0 40 00 000 0000 400 4000 5 30 5 5 65 50 750 0 38 00 000 0000 380 3800 5 33 5 5 65 65 85 0 4 00 000 0000 40 400 5 3 5 5 65 60 800 i = 7 i = 948 i =.48 i3 = 8.7 i4 = 7.456 i i = 5.833 i i = 4.759 Peyelesaia Pesamaa 948 = 33a + 7 +.48c 5.833 = 7a +.48 + 8.7c 4.759 =.48a + 8.7 + 7.456c Setelah diellimiasi dipeoleh: a = -,759 = 9,497 c = -0,547 Sehigga = -,759 + 9,497 0,547 TREND EKSPONENSIL (LOGRITM) = a x dapat diuah mejadi ted semi log: log = log a + (log ) Keteaga : = vaiael teikat = vaiael eas a, = kostata atau peduga TREND EKSPONENSIL (LOGRITM) Utuk meetuka ilai a da, etuk pesamaa di atas haus ditasfomasika mejadi etuk pesamaa liea dega megguaka logaitma. ' = a mejadi : log = log a + (log ).; log = 0 ; log a = a 0 da log = 0. Dega demikia, 0 = a 0 + 0, dimaa koefisie a 0 da 0 dapat dicai edasaka pesamaa omal. TREND EKSPONENSIL (LOGRITM) Betuk Pesamaa: = a x log log a a atilog a 6

4/3/05 UTS Megguaka kalkulato Rumus yag tidak pelu dihapal(aka dieika jika kelua dalam UTS): mecai ilai, koefisie emiasi, da koelasi pada egesi liea sedehaa, semua pesamaa pada petemua 7 kecuali ted ekspoesial (logaitma) LHMDULILLHIRBBIL LMIN WSSLMU LIKUM WRKHMTULLHI WBROKTUH 40 7