model berpangkat penuh (model regresi)
DESCRIPTION
MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI). DAFTAR SLIDE. Formulasi Model. Estimasi Parameter Model. Pendugaan Interval. Pengujian Hipotesis. 2. PENDAHULUAN. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
![Page 1: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/1.jpg)
MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)
1
![Page 2: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/2.jpg)
DAFTAR SLIDE
Formulasi Model
Estimasi Parameter Model
Pendugaan Interval
22
Pengujian Hipotesis
![Page 3: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/3.jpg)
PENDAHULUAN
33
Analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari satu variabel yang disebut variabel respon yang dilambangkan dengan y, pada satu atau lebih variabel penjelas atau peramal yang dilambangkan dengan X.
Tujuan: memperkirakan atau meramalkan nilai variabel respon apabila nilai dari variabel penjelas sudah diketahui.
Variabel peramal: variabel yang nilainya dapat ditentukan atau nilainya dapat diamati namun tidak dapat dikendalikan.
Analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari satu variabel yang disebut variabel respon yang dilambangkan dengan y, pada satu atau lebih variabel penjelas atau peramal yang dilambangkan dengan X.
Tujuan: memperkirakan atau meramalkan nilai variabel respon apabila nilai dari variabel penjelas sudah diketahui.
Variabel peramal: variabel yang nilainya dapat ditentukan atau nilainya dapat diamati namun tidak dapat dikendalikan.
![Page 4: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/4.jpg)
PENDAHULUAN
44
30 40 50 60 70 80
8X 798.0623.13ˆ Y
YX ,
SATU VARIABEL PENJELAS (X) DUA VARIABEL PENJELAS (X)
CONTOH :
![Page 5: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/5.jpg)
PENDAHULUAN
55
Hubungan diantara dua variabel:
1. Fungsional: diekspresikan dengan rumus matematik.
y = f(x)
f adalah fungsi yang menunjukkan nilai y yang berhubungan dengan nilai x tertentu.
2. Statistik : bukan hubungan yang sempurna karena observasi tidak terletak tepat pada kurva hubungan.
y = f(x) + ε
ε adalah variabel random yang memiliki fungsi distribusi tertentu.
Hubungan diantara dua variabel:
1. Fungsional: diekspresikan dengan rumus matematik.
y = f(x)
f adalah fungsi yang menunjukkan nilai y yang berhubungan dengan nilai x tertentu.
2. Statistik : bukan hubungan yang sempurna karena observasi tidak terletak tepat pada kurva hubungan.
y = f(x) + ε
ε adalah variabel random yang memiliki fungsi distribusi tertentu.
![Page 6: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/6.jpg)
PENDAHULUAN
66
Scatter diagram atau scatter plot: scattering/skenario titik-titik dalam hubungan statistik.
Dalam terminologi statistik tiap-tiap titik dalam scatter diagram menunjukkan observasi atau percobaan.
![Page 7: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/7.jpg)
PENDAHULUAN
77
Skala data:
1. Data kualitatif:• Skala nominal: bisa dibedakan, disebut juga data
kategori.• Skala ordinal: bisa dibedakan dan memiliki urutan
tingkatan
2. Data kuantitatif:• Skala interval: bisa dibedakan, memiliki tingkatan,
dan memiliki nilai yang tidak mutlak.• Skala rasio: sama dengan interval tetapi tidak
memiliki nilai nol mutlak.
Skala data:
1. Data kualitatif:• Skala nominal: bisa dibedakan, disebut juga data
kategori.• Skala ordinal: bisa dibedakan dan memiliki urutan
tingkatan
2. Data kuantitatif:• Skala interval: bisa dibedakan, memiliki tingkatan,
dan memiliki nilai yang tidak mutlak.• Skala rasio: sama dengan interval tetapi tidak
memiliki nilai nol mutlak.
![Page 8: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/8.jpg)
PENDAHULUAN
88
Berdasarkan pengumpulan data, terdapat 2 tipe data untuk model linier: Observational:
Nilai variabel X dalam model linier tidak terkontrol.Contoh: Data tentang penelitian psikologi, marketing, sosial dsb.
Experimental: Nilai variabel X dalam model linier terkontrol.Contoh:
X1 : temperatur, dapat ditentukan misalnya 100, 125, 150
X2 : tekanan, misalnya ditentukan 50, 60, 70Y : impurity (variabel random)
Berdasarkan pengumpulan data, terdapat 2 tipe data untuk model linier: Observational:
Nilai variabel X dalam model linier tidak terkontrol.Contoh: Data tentang penelitian psikologi, marketing, sosial dsb.
Experimental: Nilai variabel X dalam model linier terkontrol.Contoh:
X1 : temperatur, dapat ditentukan misalnya 100, 125, 150
X2 : tekanan, misalnya ditentukan 50, 60, 70Y : impurity (variabel random)
![Page 9: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/9.jpg)
Linear Regression
ie
X
Y
Y X b b0 1+=Yi
Xi
? (the actual value of Yi)
![Page 10: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/10.jpg)
FORMULASI MODEL
1010
Model regresi linier sederhana untuk n observasi:yi = 0 + 1 xi + i
xi : regressor variableyi : response variable0: the intercept, unknown
1: the slope, unknowni : error with E(i) = 0 and Var(i) = 2
(unknown)The errors are uncorrelated sehingga
cov(i,j) = 0; i ≠ ji = 1, …, n
![Page 11: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/11.jpg)
FORMULASI MODEL
1111
Given x,E(y|x) = E(0 + 1 x + ) = 0 + 1 x
Var(y|x) = Var(0 + 1 x + ) = 2 Responses are also uncorrelated.Regression coefficients: 0, 1
1: the change of E(y|x) by a unit change in x
0: E(y|x=0)
![Page 12: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/12.jpg)
PENDUGAAN TITIK
1212
Least-squares Estimation of the Parameters
Estimation of 0 and 1 n pairs: (yi, xi), i = 1, …, nMethod of least squares: Minimize
n
iii xyS
1
21010 )]([),(
![Page 13: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/13.jpg)
PENDUGAAN TITIK
1313
Least-squares normal equations:
![Page 14: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/14.jpg)
PENDUGAAN TITIK
1414
The least-squares estimator:
![Page 15: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/15.jpg)
PENDUGAAN TITIK
1515
Properties of the Least-Squares Estimators:
are linear combinations of yi
are unbiased estimators.
01ˆ and ˆ
xxii
n
iii Sxxcyc /)( ,ˆ
11
xy 10ˆˆ
01ˆ and ˆ
![Page 16: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/16.jpg)
PENDUGAAN TITIK
1616
011010
110
11
)ˆ()ˆ(
)(
)()()ˆ(
xxxyEE
xc
yEcycEE
iii
iii
n
iii
i xxii
xxi
iii
iii
Sxx
Sc
yVarcycVarVar
22
2
222
21
)(
)()()ˆ(
)1
()ˆ(2
20
xxS
x
nVar
![Page 17: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/17.jpg)
PENDUGAAN TITIK
1717
Estimator of 2 Residual sum of squares:
xyT
xyi
i
ii
i
iii
ii
SSS
Syy
xxyy
yyeSS
1
12
21
22sRe
ˆ
ˆ)(
))(ˆ(
)ˆ(
![Page 18: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/18.jpg)
PENDUGAAN TITIK
1818
Since , the unbiased estimator of 2 is
MSE is called the residual mean square.This estimate is model-dependent.
2)2()( nSSE E
EE MS
n
SSs
2ˆ 22
![Page 19: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/19.jpg)
FORMULASI MODEL
1919
Model regresi linier berganda untuk n observasi:
dengan
: parameter
: konstanta diketahui
dan variabel random
Model regresi linier berganda untuk n observasi:
dengan
: parameter
: konstanta diketahui
dan variabel random
0 1 1 2 2i i i k i ,k iY X X X
0 1 2 k, , ,
1 2i i i ,kX ,X , X
i1i , ,n
iY
![Page 20: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/20.jpg)
FORMULASI MODEL
2020
Arti parameter regresi: β0 dan βi dalam model regresi disebut koefisien.
βi : slope garis regresi, menunjukkan perubahan pada rataan distribusi probabilitas Y per satuan kenaikan Xi dengan asumsi Xj (i ≠ j) konstan.
β0 : intersep Y dari garis regresi. Jika cakupan model tdd X = 0, β0 menunjukkan
rataan distribusi probabilitas Y pada X = 0. Jika cakupan model tdk termasuk X = 0, β0 tidak
memiliki arti tertentu sebagai bentuk terpisah dalam model regresi.
Arti parameter regresi: β0 dan βi dalam model regresi disebut koefisien.
βi : slope garis regresi, menunjukkan perubahan pada rataan distribusi probabilitas Y per satuan kenaikan Xi dengan asumsi Xj (i ≠ j) konstan.
β0 : intersep Y dari garis regresi. Jika cakupan model tdd X = 0, β0 menunjukkan
rataan distribusi probabilitas Y pada X = 0. Jika cakupan model tdk termasuk X = 0, β0 tidak
memiliki arti tertentu sebagai bentuk terpisah dalam model regresi.
![Page 21: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/21.jpg)
FORMULASI MODEL
2121
Dalam Bentuk MatriksDalam Bentuk Matriks
1
2
n
Y
Y
Y
y
0
1
k
β
1
2
n
ε
11 12 1
21 22 2
1 2
1
1
1
,k
,k
n n n,k
X X X
X X X
X X X
X
![Page 22: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/22.jpg)
FORMULASI MODEL
2222
dengan
y : vektor respon
β : vektor parameter
X : matriks konstanta , full rank
ε : vektor random error
dengan
y : vektor respon
β : vektor parameter
X : matriks konstanta , full rank
ε : vektor random error
1 1 1 1 1n n k k n
y X β ε
Persamaan Dalam Bentuk MatriksPersamaan Dalam Bentuk Matriks
![Page 23: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/23.jpg)
ESTIMASI PARAMETER MODEL
2323
Postulate Model: Model taksiran: Residual/sisaan: , metode:
1. Ordinary Least Square (OLS)
2. Maximum Likelihood Estimator (MLE)
3. Generalized Least Square (GLS)
Postulate Model: Model taksiran: Residual/sisaan: , metode:
1. Ordinary Least Square (OLS)
2. Maximum Likelihood Estimator (MLE)
3. Generalized Least Square (GLS)
y Xβ εˆ y Xb
???β ???bˆ e y y y Xb
![Page 24: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/24.jpg)
ESTIMASI PARAMETER MODEL: OLS
2424
Asumsi:
vektor random dengan mean dan varians Cara: meminimumkan jumlah kuadrat sisaan
Asumsi:
vektor random dengan mean dan varians Cara: meminimumkan jumlah kuadrat sisaanε 2 I0
2
1
n
ii
e
e e y Xb y Xb
e
0
e e
b
1 b XX X y
![Page 25: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/25.jpg)
ESTIMASI PARAMETER MODEL: MLE
2525
Asumsi tambahan: Tuliskan atau Tuliskan fungsi likelihood (L):
atau
Cari ln(L). Cari :
Asumsi tambahan: Tuliskan atau Tuliskan fungsi likelihood (L):
atau
Cari ln(L). Cari :
if y if
2 20 1 1
1
n
k n ii
L , , , , | y , , y L , | f y
β y
0
ln L ˆ
β
β
22
0ln L
2 21
1
n
n ii
L | , , L | f
ε
2,0N~ i
![Page 26: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/26.jpg)
ESTIMASI PARAMETER MODEL: MLE
2626
2
1
- -ˆ
n k
y Xb y Xb
2 - -ˆ
n
y Xb y Xb
biased
unbiased
2
1ResSS
ˆn k
![Page 27: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/27.jpg)
ESTIMASI PARAMETER MODEL: GLS
2727
Postulate Model: Model taksiran: →
V matriks definit positif berukuran n × n definit positif → definit positif.
Penduga minimumkan
Postulate Model: Model taksiran: →
V matriks definit positif berukuran n × n definit positif → definit positif.
Penduga minimumkan
11
21
2 2
1
2nf ; , e
ε V εε β V
V
1Q ε V ε1V*β 1Q ε V ε
* y Xβ ε*ˆˆ βXy
V0ε ,N~ n VXβy *,N~ n
![Page 28: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/28.jpg)
ESTIMASI PARAMETER MODEL: GLS
2828
*β*β
ˆ0 Q
yVXXVX*β 111ˆ
*ˆE β*β
11ˆVar XVX*β
![Page 29: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/29.jpg)
TEOREMA GAUSS MARKOV
2929
Diketahui dengan X matriks full rank
n × (k + 1), vektor parameter (k + 1) × 1, dan
vektor random n × 1 dengan mean 0 dan varians
Penduga kuadrat terkecil adalah penduga yang BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) untuk . Best: varians minimum Linier: fungsi linier dari variabel respon (y). Unbiased:
Diketahui dengan X matriks full rank
n × (k + 1), vektor parameter (k + 1) × 1, dan
vektor random n × 1 dengan mean 0 dan varians
Penduga kuadrat terkecil adalah penduga yang BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) untuk . Best: varians minimum Linier: fungsi linier dari variabel respon (y). Unbiased:
y Xβ ε
2nσ I
β
bβ
E b β
ε
![Page 30: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/30.jpg)
ESTIMASI PARAMETER MODEL: GLS
3030
Definisi (Myers, hal: 103):
Diketahui Z variabel random normal standar dan
variabel random berdistribusi chi-squared dengan derajat bebas n dan saling bebas, maka variabel random
berdistribusi t dengan derajat bebas n.
Definisi (Myers, hal: 103):
Diketahui Z variabel random normal standar dan
variabel random berdistribusi chi-squared dengan derajat bebas n dan saling bebas, maka variabel random
berdistribusi t dengan derajat bebas n.
2n
Z
n
![Page 31: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/31.jpg)
ESTIMASI PARAMETER MODEL: GLS
3131
Teorema (Myers, hal: 105)
Diketahui: model , , maka:
dan saling bebas.
Teorema (Myers, hal: 105)
Diketahui: model , , maka:
dan saling bebas.b
2ResSS
y Xβ ε nI0ε 2,N~
21,N~ XXβb
2122
2
~1
kn
SSresskn
![Page 32: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/32.jpg)
LATIHAN
3232
A random sample of 14 students is selected from an elementary school, and each student is measured on a creativity score (Create) using a new testing instrument and on a task score (Task) using a standard instrument. The Task score is the mean time taken to perform several hand-eye coordination tasks. Because the test for the creativity test is much cheaper, it is of interest to know whether you can substitute it for the more expensive Task score. create a regression equation that will effectively predict a Task score (the dependent variable) from the Create score (the independent variable) !
![Page 33: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/33.jpg)
LATIHAN
3333
Sampel 15 pasang data adalah sebagai berikut X1 X2 Y
18 8,1 36 21 11,2 44 26 9,4 35 14 10,3 43 19 8,5 37 22 7,5 41 20 8,4 40
X1 X2 Y 15 7,7 36 22 8,2 39 16 7,8 35 19 9,3 43 22 8,2 40 20 8,8 42 28 12,1 49 14 8,0 38
Carilah persamaan regresi linier dari data diatas !
![Page 34: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/34.jpg)
PENDUGAAN INTERVAL
3434
100(1-α)% CI untuk βj :
cjj: elemen diagonal ke –j dari 100(1-α)% CI untuk
100(1-α)% confidence region untuk β
100(1-α)% CI untuk βj :
cjj: elemen diagonal ke –j dari 100(1-α)% CI untuk
100(1-α)% confidence region untuk β
2 1j ,n k jjb t s c
1XXa β
1
2 1,n kt s
a b a XX a
21 1 1,k ,n kF s k
b β XX b β
![Page 35: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/35.jpg)
PENGUJIAN HIPOTESIS
3535
Uji ketepatan Model Hipotesis:
Metode: analysis of variance (ANOVA) Statistik uji:
Keputusan: Tolak H0 jika
Uji ketepatan Model Hipotesis:
Metode: analysis of variance (ANOVA) Statistik uji:
Keputusan: Tolak H0 jika
0 1H : H :vs β 0 β 0
regratio
res
MSF
MS
1 1ratio ; k ;n kF F
![Page 36: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/36.jpg)
PENGUJIAN HIPOTESIS
3636
Sumber Variasi
Sum of Squares
Degrees of Freedom
Mean Square
Fratio
Regresi/Model SSreg k + 1 MSreg
Error/Residual SSres n – (k+1) MSres
Total SStotal n
1
regSS y X XX X y
1
resSS y y y X XX X y
total reg resSS SS SS y y
1reg
reg
SSMS
k
1res
res
SSMS
n k
Tabel ANOVA
![Page 37: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/37.jpg)
PENGUJIAN HIPOTESIS
3737
Uji Subvektor Hipotesis:
Statistik uji:
Keputusan: Tolak H0 jika
Uji Subvektor Hipotesis:
Statistik uji:
Keputusan: Tolak H0 jika
0 1 1 1H : H :vs γ 0 γ 0
1 2
1ratiores
R | rF
SS n k
1ratio ;r ;n kF F
0
1
1
2
1
r
r
r
k
1γ
β
γ
![Page 38: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/38.jpg)
PENGUJIAN HIPOTESIS
3838
Sumber Variasi Sum of Squares
Degrees of Freedom
Mean Square
Fratio
Regresi/Model
Full model k + 1
Reduced model (k + 1) – r
in presence r
Error/Residual SSres n – (k+1) MSres
Total SStotal n
1R
β y X XX X y
resSS R y y β
1γ 2γ
R β
R 2γ 1R | 2γ γ
1R | R R 2 2γ γ β γ
res
R | r
MS1 2γ γ
1
R
2 2 2 2 2γ y X X X X y
Tabel ANOVA
![Page 39: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/39.jpg)
PENGUJIAN HIPOTESIS
3939
( dan )
Sumber Variasi SS df MS
Regresi SSreg k MSreg
Residual SSres n – k - 1 MSres
Total (corrected) SStotal n - 1
22reg
ˆSS R | ny 1γ γ β X y
res tot regSS SS SS 2totSS ny y y
22R nyγ
Faktor Koreksi:
1 2 k 1γ 2 0 γ
Jumlah Kuadrat Terkoreksi
![Page 40: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/40.jpg)
PENGUJIAN HIPOTESIS
4040
H0 : vs H1 :
Statistik uji:
Kesimpulan:
Jika |t*| ≤ t(1 – α/2; n – p): terima H0
H0 : vs H1 :
Statistik uji:
Kesimpulan:
Jika |t*| ≤ t(1 – α/2; n – p): terima H0
0j 0j
j j
jjj
ˆ ˆt*
ˆ s cs
20 0 1 0 1
211 0 1 1 12
21 0 1 1 1
p
p
p p p
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆs s , s ,
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆs , s s ,ˆ MSE
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆs , s , s
s β X X
![Page 41: MODEL BERPANGKAT PENUH (MODEL REGRESI)](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081415/5681366d550346895d9dfd0e/html5/thumbnails/41.jpg)
pertanyaan