Worksheetspersamaan regresi
Total questions: 20
Worksheet time: 1hrs 1mins
Persamaan regresi linear untuk sekelompok data adalah y = 2,34x + 10. Jika x = 5 maka nilai y adalah …
11.7
21,7
27.7
117
217
Data berikut menunjukkan hubungan antara jam belajar (x) dan nilai ujian (y) untuk 5 orang siswa
Persamaan regresi linear yang paling sesuai untuk data tersebut adalah...
y= 65+ 5x
y=60+5x
y=55+5x
y=65+4x
y=60+4x
Jika koefisien determinasi (r²) adalah 0,37, maka interpretasinya adalah...
Variabel independen menjelaskan 37% dari variansi dalam variabel dependen
Variabel independen menjelaskan 63% dari variansi dalam variabel dependen
Variabel independen tidak menjelaskan variansi dalam variabel dependen
Interpretasi tidak dapat ditentukan dari nilai koefisien determinasi saja
variabel independen tidak dapat djelaskan dari koefisien determinasi
Seorang petani menjual tomat dengan harga Rp. 3.000 per kilogram. Biaya tetap yang dikeluarkan petani adalah Rp. 10.000. Jika persamaan regresi linear yang menghubungkan pendapatan (Y) dan jumlah kilogram tomat yang dijual (X) adalah Y = 3.000X - 10.000, maka pendapatan petani jika ia menjual 10 kilogram tomat adalah:
Rp. 10.000
Rp. 15.000
Rp. 20.000
Rp. 25.000
Rp. 30.000
Sebuah perusahaan menghasilkan persamaan regresi linear y = 20x + 5.000 untuk memodelkan hubungan antara jumlah unit yang dijual (x) dan pendapatan penjualan (y) dalam ribuan rupiah. Jika perusahaan ingin mendapatkan pendapatan Rp 25.000.000, berapa unit yang harus dijual...
500
1000
1500
2000
2500
Manakah nilai yang menggambarkan korelasi antara variabel bebas dan terikat yang memiliki hubungan positif dan lemah...
-0.91
-0,19
0
0,19
0,91
jika diketahui Σ x= 30, Σy= 30, Σx2=220, Σy2=220, Σxy= 140 dan n= 5,
maka nilai koefisien korelasinya adalah....
0.9
1
-1
-0,9
-0,3
Seorang penjual buah menjual apel dengan harga Rp. 5.000 per kilogram. Jika persamaan regresi linear yang menghubungkan pendapatan (Y) dan jumlah kilogram apel yang dijual (X) adalah Y = 5.000X - 10.000, interprestasi yang tepat menegenai nilai interceptnya adalah....
setiap apel yang terjual maka pendapatannya bertambah 5000
pendapatan penjualan sebesar minus Rp.10.000 apabila tidak ada apel yang terjual (x=0)
pendapatan penjualan sebesar Rp.10.000 jika apel tidak ada yang terjual
pendapatan penjualan sebesar 40.000 jika apel terjual 5 kg
pendapatan penjualan sebesar 40.000 jika apel terjual 5 kgRp. 50.000
Sebuah perusahaan memiliki persamaan regresi linear y = 15x + 2.500 untuk menggambarkan hubungan antara jumlah unit yang dijual (x) dan pendapatan penjualan (y) dalam ribuan rupiah. Jika perusahaan ingin mencapai pendapatan Rp 40.000.000, berapa unit yang harus dijual?
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
Seorang petani menjual jeruk dengan harga Rp. 3.000 per kilogram. Biaya tetap yang dikeluarkan petani adalah Rp. 15.000. Jika persamaan regresi linear yang menghubungkan pendapatan (Y) dan jumlah kilogram jeruk yang dijual (X) adalah Y = 3.000X - 15.000, maka pendapatan petani jika ia menjual 10 kilogram jeruk adalah:
Rp. 5.000
Rp. 10.000
Rp. 15.000
Rp. 20.000
Rp. 25.000
Sebuah perusahaan memiliki persamaan regresi linear y = 25x + 10.000 untuk menggambarkan hubungan antara jumlah unit yang dijual (x) dan pendapatan penjualan (y) dalam ribuan rupiah. Jika perusahaan ingin mencapai pendapatan Rp 50.000.000, berapa unit yang harus dijual?
1.600
2.000
2.400
3.000
3.500
Manakah nilai yang menggambarkan korelasi antara variabel bebas dan terikat yang memiliki hubungan negatif dan kuat....
-0.91
-0,19
0
0,19
0,91
Nyoman mengumpulkan data mengenai kandungan lemak (gram) dan kalori pada tujuh jenis pizza pada tabel berikut. Dengan menggunakan data di bawah ini, Nyoman memperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,8242.
Interpretasi dari nilai tersebut dalam konteks kandungan lemak (gram) dan kalori adalah...
83% dari kalori dijelaskan oleh kandungan lemak
82% dari kalori dijelaskan oleh kandungan lemak
18% dari kalori dijelaskan oleh kandungan lemak
17% dari kalori dijelaskan oleh kandungan lemak
kandungan lemak tidak dapat menjelaskan kalori
Persamaan regresi antara jumlah humus (x) dengan produksi tebu (y) adalah y = 2,4 + 0,3x. Bila humusnya ditambah sebanyak 50 kg, maka produksi tebu diperkirakan...
7,4 kg
10 kg
12,4 kg
17,4 kg
Data bivariat terdiri dari dua variabel, yaitu variabel . . . dan . . .
Aktif. Pasif
Varian 1, Varian 2
Kiri, Kanan
Independen, Dependen
Vertikal, Horizontal
Pernyataan yang tidak tepat dibawah ini terkait fungsi regresi linear adalah ...
Regresi linear digunakan untuk memastikan hubungan antara dua variabel kuantitatif pada suatu diagram pencar
Regresi linear digunakan untuk memprediksi keadaan yang sebelumnya terjadi
Regresi linear digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas yang diteliti memiliki korelasi yang signifikan terhadap variabel terikat
Regresi linear digunakan untuk menunjukkan bagaimana keterkaitan antara variabel independent dengan variabel dependen.
19,2253
19,3922
19,5517
19,7917
Ketika siswa tidak menggunakan waktunya untuk bermain game (x=0), maka ia diprediksi akan mendapat nilai 99,882
Ketika siswa menggunakan waktu bermain game 0 jam, maka nilai ujian yang ia peroleh 65
Ketika siswa menggunakan 1 jam waktunya untuk bermain game, maka nilai ujiannya 99,882
Setiap 1 jam bermain game, maka nilai ujiannya akan bertambah sebesar 65.
nilai b positif, maka hubungan fungsionalnya menjadi positif
nilai b positif menunjukkan bahwa semakin lama waktu yang berlalu, semkain jauh jarak yang ditempuh benda.
nilai a=9 menunjukkan saat waktu 0 detik, jarak benda berada di posisi 9 satuan.
prediksi jarak benda saat waktu berjalan 6 detik adalah 15 satuan.
Jika koefisien determinasi (r²) adalah 0,56, maka interpretasinya adalah...
Interpretasi tidak dapat ditentukan dari nilai koefisien determinasi saja
Variabel independen tidak menjelaskan variansi dalam variabel dependen
Variabel independen menjelaskan 44% dari variansi dalam variabel dependen
Variabel independen menjelaskan 56% dari variansi dalam variabel dependen
Variabel independen tidak dapat dijelaskan dari koefisien determinasi
