POST TEST STATPROB10

Apa yang dimaksud dengan analisis regresi?

• Analisis regresi adalah metode statistik untuk menganalisis hubungan antara variabel.

• Analisis regresi adalah teknik untuk mengukur variabilitas data.

• Analisis regresi digunakan untuk menentukan nilai maksimum dari variabel.

• Analisis regresi adalah metode untuk menghitung rata-rata.

Sebutkan komponen utama dari model regresi linier!

• Variabel kontrol, variabel eksogen, model non-linier, residuals

• Variabel dependen, variabel independen, koefisien regresi, intercept.

• Variabel terikat, variabel bebas, model eksponensial, slope

• Koefisien determinasi, variabel dummy, model multivariat, error

Apa saja asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis regresi?

• Hanya linearitas yang perlu dipenuhi

• Asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis regresi adalah linearitas, homoskedastisitas, normalitas, tidak ada multikolinearitas, dan independensi.

• Asumsi tidak perlu dipenuhi dalam analisis regresi

• Asumsi harus dipenuhi adalah multikolinearitas dan normalitas saja

Bagaimana cara menginterpretasikan koefisien regresi?

• Koefisien regresi tidak memiliki makna dalam analisis data.

• Koefisien regresi menunjukkan hubungan antara dua variabel yang tidak terukur.

• Koefisien regresi hanya berlaku untuk variabel kategorikal.

• Koefisien regresi mengukur pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

Buatlah contoh soal sederhana tentang analisis regresi!

• 
  Y = a + bX + c, di mana c adalah variabel acak yang tidak berpengaruh.

• Y = bX, di mana Y adalah nilai ujian dan tidak ada intercept yang digunakan.

• 
  Y = a + bX, di mana Y adalah nilai ujian, X adalah jam belajar, a adalah intercept, dan b adalah koefisien regresi.

• Y = a - bX, di mana Y adalah nilai ujian, X adalah jam belajar, a adalah intercept, dan b adalah koefisien regresi.

Apa tujuan dari uji normalitas dalam analisis regresi?

• Untuk meningkatkan akurasi model.

• 
  Untuk menentukan hubungan antara variabel dependen dan independen.

• Untuk memastikan residual terdistribusi normal.

• Untuk mengurangi jumlah variabel independen.

Jelaskan apa itu uji heterokedaktisitas!

• Uji heterokedaktisitas adalah pengujian untuk mendeteksi varians kesalahan yang tidak konstan dalam model regresi.

• Uji heterokedaktisitas digunakan untuk menentukan nilai rata-rata dalam model regresi.

• Uji heterokedaktisitas adalah pengujian untuk mengukur hubungan antara dua variabel.

• Uji heterokedaktisitas adalah metode untuk mengidentifikasi outlier dalam data.

Apa yang dimaksud dengan uji autokorelasi?

• Uji autokorelasi adalah pengujian untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dan dependen

• Uji autokorelasi adalah pengujian untuk mengetahui adanya hubungan antara residual pada waktu yang berbeda dalam analisis regresi.

• Uji autokorelasi digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel dalam satu waktu.

• Uji autokorelasi adalah metode untuk menentukan nilai rata-rata dari residual dalam analisis regresi.

Mengapa uji multikolinieritas penting dalam analisis regresi?

• Uji multikolinieritas penting untuk menentukan nilai p dari setiap variabel.

• Uji multikolinieritas membantu dalam mengurangi ukuran sampel yang diperlukan.

• Uji multikolinieritas penting untuk memastikan stabilitas dan interpretabilitas koefisien regresi.

• Uji multikolinieritas digunakan untuk meningkatkan jumlah variabel dalam model.

Apa yang dimaksud dengan uji goodness of fit dalam model regresi?

• Uji goodness of fit hanya berlaku untuk data kategorikal.

• Uji goodness of fit digunakan untuk menghitung rata-rata data.

• Uji goodness of fit adalah metode untuk menentukan jumlah variabel dalam model.

• Uji goodness of fit adalah metode untuk mengevaluasi kesesuaian model regresi dengan data yang diamati.