Model Linier_A

Pada regresi linear sederhana, model matematis yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen (Y) berdasarkan satu variabel independen (X) adalah:

• Y = a + bX²

• Y = a + bX + e

• Y = bX

• Y = a + bX + cZ

Regresi linear berganda digunakan untuk memprediksi variabel dependen (Y) berdasarkan:

• Satu variabel independen

• Lebih dari satu variabel independen

• Variabel kategori saja

• Variabel yang tidak berhubungan

Asumsi identik dan independen dalam regresi berarti:

• Data mengikuti distribusi yang sama dan tidak saling bergantung

• Data harus memiliki variasi yang sama

• Variabel independen tidak boleh berkolerasi

• Data berasal dari dua populasi berbeda

Tujuan utama dari ANOVA adalah untuk

• Menghitung hubungan antara dua variabel numerik

• Membandingkan rata-rata antara dua grup atau lebih

• Menentukan distribusi data

• Menghitung korelasi antara variabel independen dan dependen

Regresi logistik biner digunakan untuk

• Memprediksi variabel numerik

• Memprediksi kategori dengan dua hasil (0 atau 1)

• Menganalisis variabel yang berhubungan linier

• Memprediksi lebih dari dua kategori

Koefisien determinasi (R²) dalam regresi linear menggambarkan

• Persentase variabilitas Y yang dapat dijelaskan oleh X

• Hubungan antara X dan Y yang bersifat linier

• Korelasi antara X dan Y

• Signifikansi dari model regresi

Koefisien regresi dalam model regresi linear sederhana menunjukkan

• Nilai prediksi variabel independen

• Rata-rata error model

• Perubahan rata-rata pada variabel dependen untuk setiap peningkatan satu unit pada variabel independen

• Hubungan antara dua variabel independen

Hipotesis nol dalam uji ANOVA adalah

• Semua grup memiliki rata-rata yang berbeda

• Tidak ada perbedaan rata-rata antar grup

• Satu grup berbeda dari lainnya

• Semua grup sama-sama signifikan

Salah satu metode untuk mendeteksi multikolinearitas dalam model regresi adalah:

• Uji Durbin-Watson

• VIF (Variance Inflation Factor)

• Uji Shapiro-Wilk

• Uji t

Selain VIF, metode lain untuk mendeteksi multikolinearitas adalah

• Uji t

• Korelasi antar variabel independen

• Uji Shapiro-Wilk

• Uji ANOVA