Model Linier untuk Klasifikasi Satu arah Model Linier

Model Linier untuk Klasifikasi Satu arah Model Linier Program S 2 Statistika Dr. Rahma Fitriani, S. Si. , M. Sc

• Serupa dengan regresi dengan peubah dummy. • Peubah dummy dipakai untuk menyatakan dari perlakuan mana respons berasal • Misalkan pada bentuk umum regresi dummy (tanpa X) dengan menggunakan semua peubah dummy: • Menjadi bentuk umum model linier klasifikasi satu arah: • Sesuai definisi peubah dummy, dapat disederhanakan menjadi: Dr. Rahma Fitriani, S. Si. , M. Sc

• Beberapa cara mengatasi permasalahan multikolinieritas yang muncul dengan pendefinisian model linier tersebut, – µ dibuat menjadi nol – Salah satu α dibuat menjadi nol (reference cell) – Jumlah dari α dibuat menjadi nol (dengan langrange multiplier) • Yang paling mudah adalah metode reference cell. • Misalkan pada contoh, α 1 = 0 Dr. Rahma Fitriani, S. Si. , M. Sc

• Jika terdapat r ulangan dan t perlakuan maka dapat didefinisikan: • Matriks X Dr. Rahma Fitriani, S. Si. , M. Sc

Analisis Ragam Satu arah • Misalkan pada data sebelumnya jika variabel CBR yang digunakan sebagai respons dikategorikan berdasarkan nilai variabel setting sbb: • Low: Setting < 70, Medium: 70 ≤ Setting ≤ 79, High: Setting≥ 80 Dr. Rahma Fitriani, S. Si. , M. Sc

• Struktur sistematis bagi model: • Seperti model regresi dengan pubah dummy Model 1 Dr. Rahma Fitriani, S. Si. , M. Sc

Model 2 • Jika pengamatan termasuk kategori High, maka semua variabel dummy bernilai 0 • Bentuklah matriks model X, untuk model 1 dan model 2. • Bentuklah penduga bagi parameter model bagi keduanya! Dr. Rahma Fitriani, S. Si. , M. Sc