i 028463311

May 20, 2019 | Author: Dwi Bagaswara | Category: N/A
Share Embed Donate


Short Description

Jshshs...

Description

Modul 11.

Regresi & Korelasi Ganda Regresi Berganda



Masa Masala lah h disi disini ni adal adalah ah pend pendug ugaa aan n atau atau pera perama mala lan n nilai nilai peubah peubah tak bebas bebas Y berdas berdasark arkan an hasil hasil pengpengukuran beberapa peubah bebas x1, x2, …, xn Misalnya : menduga kecepatan angin sebagai fungsi dari ketinggian tempat diatas muka bumi, suhu dan tekanan. ersamaan untuk peramalan dapat diperoleh dengan meng menggu guna naka kan n pros prosed edur ur kuad kuadra ratt terk terkec ecilil terh terhad adap ap data hasil pengukuran ketinggian tempat, suhu dan tekanan untuk menghasilkan koefisien regresinya. !ontoh acak berukuran n dari populasi dapat dituliskan sebagai "x1i, x2i, …, xri, yi # i $ 1, 2 …,n%& ersamaannya : y $ ' ( 1 x1 ( 2 x2 (

 ,  , ,  '

1



 ( r  x  xr 

adalah adalah parame parameter ter yang yang haru harus s didug diduga a

dari data. ersamaan regresi contohnya adalah :  yˆ  b0  b1 x1  b2 x2    br  xr 

1

kita membatasi pada kasus dua peubah sa)a.

x 1 dan x2

engetahuan mengenai matriks akan sangat membantu dalam melakukan manipulasi matematika. *engan hanya dua peubah bebas, persamaan regresi contohnya men)adi :  yˆ  b0  b1 x1  b2 x2

dan setiap nilai pengamatan memenuhi hubungan  yi  b0  b1 x1i  b2 x2i

+ilai dugaan kuadrat terkecil b ', b1  dan b2  dapat diperoleh dengan memecahkan persamaan linear  simultan. nb0  b1

n

 x

n

b0



 x1i  b1

n



1i

1i

n

n

 x i 1

2i

n

i 1

i 1

 b2   x zi    yi

1i

i 1

b0

n

2  x1i b2

n



 x1i x2i 

i 1

n

 x  y 1i

i

i 1 n

n

 b1   x1i x2i  b2   x   x2i yi 2 2i

i 1

i 1

i 1

istem persamaan linier ini dapat diselesaikan untuk mendapatkan b1 dan b2 dengan beberapa cara yang tersedia, antara lain kaidah cramer dan kemudian b ' dapat diperoleh dari persamaan pertama : b0   y  b1 x1  b2 x 2

ntuk masa kini, tersedia pula paked program komputer yang dapat memperoleh nilai dengan dugaan parameter pada regresi linear berganda beserta analisis yang berhubungan dengan model

2

tersebut, seperti M+/0, 0, , Y/0/ dan sebagainya. 

Korelasi Ganda dan Partial 

orelasi linear 3r% dan koefisien determinasi diperoleh pada peubah 4 dan Y. onsep ini dapat diperluas pada kasus peubah ganda. Misalkan hubungan antara nilai-nilai peubah tak bebas Y dengan peubah bebas 4 1 dan 42.



oefisien *eterminasi erganda contoh yang dilambangkan dengan 52y.16 , menun)ukkan proporsi keragaman total nilai-nilai peubah y yang dapat diterangkan oleh model yang digunakan :  R y2.12  1   JKG 

 JKG ( n  1) s y2

n

   y

i

  yˆ i  2 ,

i 1

 yˆ merupakan nilai ramalan bagi Y

yang diperoleh dengan cara memasukkan 3x 1i, x2i%, untuk i $ 1, 2, …, n kedalam persamaan regresi berganda. 5umus lain untuk menghitung 78 :  JKG 

n



 yi2  b0

n



i 1

i 1

 yi b1

n

 i 1

 x1i yi b2

n

 x

2i

yi

i 1

ntuk contoh acak "3x1i, x2i, yi # i $ 1, 2…,n%& koefisien determinasi contoh 5 2y.12 didefinisikan  R y2.12  1 

 JKG

 n  1 s y2

3



oefisien orelasi artial contoh, dilambangkan dengan ry2.1 yang mengukur korelasi antara y dan x2 sementara x1  tetap diperhatikan tetapi dibuat tetap.



*efinisi oefisien orelasi arsial. kuran hubungan linear antara peubah-peubah y dari x2, dengan x1  dibuat tetap, diduga dengan koefisien korelasi parsial. !ontoh : r y2.1, yang didefinisikan sebagai : r  y 2.1 

r  y 2  r  y1r 12

1  r  1  r   2  y1

2 12

r y2 $ koefisien korelasi contoh biasa antara y dan x 2 r y1 $ koefisien korelasi contoh biasa antara y dan x 1 r 12 $ koefisien korelasi contoh biasa antara x 1 dan x2 

Regresi Ganda Dengan Peubah Bebas X 1 dan X2 Model dugaannya : normalnya :

 yˆ  b0  b1 X 1  b2 X 2

b'n ( b141 ( b242 $

Y

b'41 ( b1412 ( b24142 $ b'42 ( b14142 ( b242 $ eubah

41,

42

dan

dan persamaan

Y

4 Y 1

4 Y 2

ditransformasikan

ke

 x1   X 1   X 1 ,  x2   X 2   X 2 dan  y  Y   Y 

4

ehingga persamaan normalnya berubah men)adi : b1   x12  b2   x1 x2    x1 y

atau

b1   x1 x2  b2   x22    x2 y

   x    x  x  

2 1

 x1 x2

1 2

 x22

  b     x  y       dimana        b     x  y  1

1

2

2

  x    X   2 1

2 1

   X 1  2 n

  x1 x2    X 1 X 2 

 x1 y   X 1Y  

;   x    X   2 2

2 2

   X 1    X 2  n

   X 1   Y  n

   X 2  2 n

;   y   Y   2

2

  Y  2

;  x2 y   X 2Y  

n

  X 2   Y  n

*engan metode !ramer persamaan tersebut dapat diselesaikan. b1 

b1 

 x1 y

 x1 x2

 x2 y

 x22

 x 2

 x1 x2

 x1 x2

 x22

 x12

 x1 y

 x1 x2  x2 y  x12

 x1 x2

 x1 x2

 x22

   x1 y     x22      x2 y    x1 x2      x12    x22      x1 x2  2

   x    x  y      x  x    x  y      x    x      x  x  2 1

2

2 1

1

2

2 2

1

2

1

2

   X 1       X 2    b1    b2   atau n   n     n    b 0  Y   b1 X 1  b2 X 2 b0 

 Y 

oefisien determinasi :  R 2 

b1  x1 y  b2  x2 y

  y 2

5

S e  x2 2

V (b1 )  S b1 

2

  x   x     x  x  2 1

v(b1 ) 

2 2

S e2  x22

  x   x     x  x  2 1

2 2

1 2

S e  x1 2

V (b2 ) 

2

  x   x     x  x  2 1

2 2

t  

b1 S b1

v(b2 ) 

2

1 2

S e  x1 2

S b2 

2

1 2

2

  x   x     x  x  2 1

2 2

2

1 2

merupakan statistik u)i 9 ' : 1 $ ' 91 : 1  '

*emikian )uga t  

b2 S b2

merupakan statistik u)i 9 ' : 2 $ ' 91 : 2  '

ntuk mengu)i b1, b2 secara serentak dapat dibuat  F  

sidik ragam untuk mencari statistik u)i

 5eg.3b1,b2;b'% 8alat total

db k-1

7 52y2

n-k

31 = 5 %y

n-1

2

y2

 KT Re  g   KT  galat 

/  R   y 2

 KT Re  g   2

k   1

1   R    y  2

 KT  g .

hit. /5eg runtunan percobaan yang diukur pada dua peubah bebas dan satu respons Y : Y

41

42

2 12 B C ? @ A 1'

1 @ A ? C D 2 >

? 1A @ 11 B 12 D A

a. /entukan persamaan regresi ganda b242.

Y  

$ b' ( b1 41 (

b. 9itung koefisien determinasi 5 2 c. )ilah pengaruh 41, 42 terhadap Y dengan u)i  3sidik ragam% d. )ilah hipotesis 9' : 1 $ ' laEan 91 : 9' : 2 $ ' laEan 91 : 2  '

  ' dan 1

7aEab : Fembaran olahan data Y

41

42

4142

412

422

41Y

42Y

Y2

2

1

?

?

1

B

2

D

C

12

@

1A

1'A

CB

22A

>C

D?

>1

7

B

A

@

?A

2A

CB

CA

D?

>1

C

?

11

??

B

121

12

CC

1D

?

C

B

2>

1D

>1

12

2@

B

@

D

12

@2

?D

1CC

C2

>C

CB

A

2

D

12

C

?D

1'

?'

2A

1'

>

A

C'

DC

2A

>'

A'

1''

A2

?D

D>

?2>

2'C

DB'

2>@

C>C

C2'

4 14 d a n 41y ter-

enghitungan elemen matriks reduksi pada persamaan normal  x  204  2 1

 x22  6$0 

362 " 6"2

 x1 x2  32" 

 42

 #  420  2

 112

" (36)(6") "

 42  per!amaan nrmal   22

522

 x1#  2"7   22

"

 "2

(36)(52) "

 x2 #  4"4 

 42

(6")(52) "

 42

  b    53       112  b    42  22

1

2

*engan metode !ramer b1 dan b2 dihitung kemudian dilan)utkan menghitung b '.

"

53

b1 

22

42 112 42

22



 53112   42 22   42112   22 22

5$36  $24



 42 42   22 53 1764  1166    42112   22 22 4704  4"4

4704  4"4



5012 4220

22 112

b1  1,1"" 42 53

b2 

22 42 42

22

5$" 4220

22 112

b2  0,142 b0  Y   b1 X 1  b2 X 2

b' $ D,A = 1,1>> 3C,A% = ',1C2 3>,A%  $ D,A = A , ?CD = 1,2'@ $ -','A? persamaan regresi dugaan : ',1C242

Y  

 $ - ','A? ( 1,1>>4 1 (

7aEaban a%.

Y  

 $ - ','A? ( 1,1>>41 ( ',1C242

b%. oefisien *eterminasi 52 $ 2  R 

 R  2

 R  2

b1  x1 y  b2  x2 y

  y 2 1,1""(53)  0,142(42) "2 6",$2" "2



62,$64  5,$64 "2

 0,"41

$

c%. 0nalisis ragam 

db

7

/

hit.

5eg.3b1,b2;b'%

2

D>,B2>

?C,CDC'

1?,1>2

8alat

A

1?,'@2

2,D1CC

-

/otal

@

>2,'''

-

-

hit. $ 1?,1>2 G ','A32#A% $ A,@B tolak 9'. S b1 



 2,6144112 

 0,26

4220 1,1"" 0, 263

d%.

 4,517  t 0, 025 (v  5)  2,571

maka tlak ' 0  pada tara&  n#ata 0,0

S b2  t  

 2,6144 42 4220 0,142 0,161

 0,161

 0,""2  t 0, 025 (v  5)  2,571

 terima  H 0 %  2  0

/ugas< Fatihan 1.

*iberikan data y

2

A

@

>

A

10

x1

>

>

D

A

?

x2

'

1

1

?

C

/aksirlah persamaan regresi linier darab $ ' ( 1.x1 ( 2.x2 2.

Y

1

. x2

esepuluh pasangan data berikut berasal dari suatu percobaan dengan dua peubah bebas x1 dan x2 dikendalikan sedangkan respon y diamati. y

x1

X2

D1.A

2C''

AC.A

D1.2

2CA'

AD.C

?2.'

2A''

C?.2

A2.A

2@''

DA.2

?1.A

2@A'

CA.A

22.A

2>''

[email protected]

A?.'

2B''

DA.'

AD.>

?'''

DD.A

?C.>

?1''

A@.?

A2.@

?2''

D>.'

/aksirlah persamaan regresi linier darab $ ' ( 1.x1 ( 2.x2 ?.

  x

x Y

1

. x2

erentetan data percobaan diambil untuk menentukan cara memprediksikan Eaktu pembuatan kokas 3se)enis arang% y pada beberapa taraf lebar 

11

tungku xi dan suhu corong x2. *ata yang disandi tercatat seperti berikut :

C.

y

x1

X2

D.C'

1.?2

1.1A

1A.'A

2.DB

?.C'

1>.@A

?.AD

C.1'

?'.2A

C.C1

>.@A

CC.>A

A.?A

1C.>2

C>.BC

D.2'

1A.1A

A1.AA

@.12

1A.?2

D1.A'

>.>@

1>.1>

1''.CC

B.>'

?A.1B

111.C2

1'.DA

C'.C'

/aksirlah persamaan degresi darab ( 1.x1 ( 2.x2 *iberikan data berikut :

x Y

1

. x2 $



X

'

1

2

?

C

A

D

@

 Y

C.D

C.2

D.A

>.@

B.'

@.?

A.A

?.2

a%. !ocokanlah kurHa regresi berbentuk $ ' ( 1.x ( 2.x2

x Y

1

'

. x2

b%. /aksirlah Y bila x $ A A.

uatu percobaan diadakan untuk menentukan apakah darah yang beredar diotak manusia dapat diprediksikan dari tekanan oksigen pada arteri 3dalam milimeter air raksa%. Fimabelas penderita 12

digunakan dalam penelitian tersebut dan data berikut diamati. *arah yang beredar 

/ekanan oksigen pada arteri

*arah yang beredar 

/ekanan oksigen pada arteri

Y

x

Y

x

>C.??

D'?.1C'

@A.22

C'C.''

>@.>'

A>2.A'

@D.A>

C>C.''

A2.2'

AAD.2'

@@.B'

CA2.C'

@>.21

ABC.D'

@>.>'

CC>.C'

@>.CC

AA>.B'

>'.D@

??C.>'

>?.A?

A>'.1'

>D.D'

?2'.?'

@B.CD

CA1.2'

@>.2'

?A'.?'

/aksirlah persamaan bentuk kuadrat 1.x ( 2.x2 D.

x$ Y

'

(

*ata percobaan yang disandi berikut ini mengenai kempa se)enis logam campuran pada berbagai konsentrasi se)enis 6at tambahan. onsentrasi

/ekanan kempa

x

y

1'.'

2A.2

2@.?

2>.@

1A.'

2B.>

?1.1

2@.>

2'.'

?1.2

?2.D

2B.@

2A.'

?1.@

?'.1

?2.?

?'.'

2B.C

?'.>

?2.>

13

a%. /aksirlah persamaan regresi bentuk kuadrat Y x $ ' ( 1.x ( 2.x2 b%. )ilah kekurangcocokan model tersebut. @.

*iberikan data X

'

1

2

?

C

A

D

 Y

1

C

A

?

2

?

C

a%. !ocokanlah model pangkat tiga 1.x ( 2.x2 ( ?.x?

 Y

x $



'

(

b%. rediksikan Y bila x $ 2

14

View more...

Comments

Copyright ©2017 KUPDF Inc.
SUPPORT KUPDF