ANALISIS REGRESI PENGUJIAN ASUMSI RESIDUAL Residual Sisaan adalah














- Slides: 14

ANALISIS REGRESI PENGUJIAN ASUMSI RESIDUAL

Residual Sisaan adalah menyimpangnya nilai amatan yi terhadap dugaan nilai harapannya Sisaan untuk suatu amatan ke-i:

Pemeriksaan Pola Sebaran Peubah Respon Y Model Regresi Acaknya Y disebabkan karena acaknya residual Bentuk sebaran Y = bentuk sebaran residual Memeriksa bentuk sebaran Y = memeriksa bentuk sebaran residual E [ Y | xi ] Acak Fix Acak

Asumsi Sisaan menyebar normal Ragam sisaan homogen (Homoscedasticity) Sisaan saling bebas / tidak ada autokorelasi

Kenormalan Residual Ø Uji Statistik Uji Kolmogorov Smirnov H 0 : Residual berdistribusi normal H 1 : Residual tidak berdistribusi normal Uji Kenormalan Lainnya : • Uji Anderson Darling • Uji Shapiro Wilks

Kehomogenan Ragam Residual Penting dalam pendugaan dengan Metode Kuadrat Terkecil Ragam Homogen setiap pengamatan mengandung informasi yang sama penting presisi penduga bagi MKT tinggi

Ø Grafis / Visual Pola Tebaran Residual terhadap Memeriksa apakah ragam residual konstan Lebar pita sama, tidak berpola

Homokesdatisitas Heterokesdatisitas

Ø Uji Statistik Uji Kehomogenan Lainnya • Uji Breusch-Pagan-Godfrey • Uji Glejser (Regresikan absolut residual dengan indikator) • Barlett Test Bartlett's Test (Normal Distribution) Test statistic = 4. 09, p-value = 0. 129

Uji glejser The regression equation is abs_residual = 11. 9 + 0. 0042 Runsize Predictor Coef Constant 11. 873 Runsize 0. 00417 SE Coef 4. 706 0. 02099 T 2. 52 0. 20 P 0. 021 0. 845 MS 3. 33 84. 34 F 0. 04 S = 9. 18388 R-Sq = 0. 2% R-Sq(adj) = 0. 0% Analysis of Variance Source DF Regression 1 Residual Error 18 Total 19 SS 3. 33 1518. 19 1521. 51 P 0. 845

Kebebasan Residual (Independen/Autokorelasi) Residual saling bebas / tidak ada autokorelasi Meminimumkan error Meningkatkan presisi pada penduga MKT Ø Grafis / Visual Plot sisaan terhadap urutan waktu Memeriksa adanya korelasi antar sisaan (autokorelasi) Hasil Diagnosa : Tebaran tidak membentuk pola à Sisaan saling bebas (tidak ada autokorelasi)

Ø Uji Statistik Uji Durbin Watson

Uji Durbin Watson • Durbin-Watson statistic = 2. 76076 Nilai DW sebesar 2, 76, nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan signifikansi 5%, jumlah sampel 20 (n) dan jumlah variabel bebas 1 (k=1), maka di tabel Durbin Watson akan didapatkan nilai sbb:

Tabel durbin watson
Residual regresi adalah
Ajatusviiva word
Jelaskan tujuan dari uji hipotesis regresi berganda
Apa itu analisis regresi
Time period adalah
Asumsi rasionalitas
Sifat regresi
Regresi dan korelasi sederhana
Contoh soal regresi linear sederhana
Contoh soal regresi linier
Estimasi fungsi permintaan
The nature of regression analysis
Analisis regresi
Regression through the origin examples
Contoh regresi non-linear