Regresi Linier

Nah, Pertemuan kali ini kita akan membahas mengenai regresi linier..

Apa sih regresi linier trus kegunaannya buat apa?
mari kita bahas.

Regresi linier adalah metode statistika yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara variabel terikat (dependen; respon; Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen, prediktor, X). Apabila banyaknya variabel bebas hanya ada satu, disebut sebagai regresi linier sederhana, sedangkan apabila terdapat lebih dari 1 variabel bebas, disebut sebagai regresi linier berganda.

Analisis   regresi   setidak-tidaknya memiliki  3 kegunaan,  yaitu :

• Untuk tujuan deskripsi dari fenomena data atau kasus yang sedang diteliti, seperti penelitian.  
• Untuk tujuan kontrol 
• Untuk tujuan prediksi.

Nah, jadi regresi mampu mendeskripsikan fenomena data melalui terbentuknya suatu model hubungan yang bersifatnya   numerik.   Regresi   juga   dapat   digunakan   untuk  melakukan   pengendalian   (kontrol) terhadap suatu kasus atau hal-hal  yang sedang diamati  melalui  penggunaan model   regresi  yang diperoleh.  Selain   itu,  model   regresi   juga   dapat   dimanfaatkan  untuk  melakukan  prediksi  untuk variabel terikat. Namun yang perlu diinget ni, prediksi di dalam konsep regresi hanya boleh dilakukan di dalam rentang data dari variabel-variabel bebas yang digunakan untuk membentuk model regresi tersebut.  Misal,  suatu model   regresi  diperoleh dengan mempergunakan data variabel  bebas yang memiliki   rentang antara  5  s.d.  25,  maka  prediksi  hanya  boleh dilakukan bila   suatu nilai  yang digunakan sebagai input  untuk variabel  X berada di  dalam rentang tersebut. Konsep ini  disebut sebagai interpolasi.

Lanjut ke contoh ya...

	x	y	x^2	xy
	1	2	1	2
	2	5	4	10
	4	7	16	28
	5	10	25	50
	6	12	36	72
	8	15	64	120
	9	19	81	171
sums	35	70	227	453

Algoritmanya seperti berikut :

on progress

Read Full story