Rumus Analisis Regresi

Analisis regresi adalah hubungan antara variabel dependen dan independen karena menggambarkan bagaimana variabel dependen akan berubah ketika satu atau lebih variabel independen berubah karena faktor. Oleh karena itu, rumus perhitungannya adalah Y = a + bX + E, di mana Y adalah variabel terikat, X adalah variabel bebas, a adalah titik potong, b adalah kemiringan, dan E adalah sisa.

Regresi adalah alat statistik untuk memprediksi variabel dependen dengan bantuan satu atau lebih variabel independen. Saat menjalankan analisis regresi, tujuan utama peneliti adalah untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dan independen. Satu atau beberapa variabel independen dipilih, yang dapat membantu memprediksi variabel dependen untuk memprediksi variabel dependen. Selain itu, membantu memvalidasi apakah variabel prediktor cukup baik untuk membantu memprediksi variabel dependen.

Rumus analisis regresi mencoba menemukan garis yang paling cocok untuk variabel dependen dengan bantuan variabel independen. Persamaan analisis regresi sama dengan persamaan garis yaitu:

y = mx + b

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel untuk Di-Hyperlink
Misalnya: Sumber: Rumus Analisis Regresi (wallstreetmojo.com)

Di mana,

Y = variabel dependen dari persamaan regresi
M = kemiringan persamaan regresi
x = variabel dependen dari persamaan regresi
B= konstanta persamaan

Penjelasan

Saat menjalankan regresi, tujuan utama peneliti adalah untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dan independen. Kemudian, satu atau beberapa variabel independen memilih untuk membantu memprediksi variabel dependen. Analisis regresi membantu dalam proses validasi apakah variabel prediktor cukup baik untuk membantu dalam memprediksi variabel dependen.

Contoh

Contoh 1

Mari kita coba dan pahami konsep analisis regresi dengan bantuan sebuah contoh. Pertama, mari kita coba cari tahu hubungan antara jarak tempuh pengemudi truk dengan umur pengemudi truk. Kemudian, seseorang melakukan persamaan regresi untuk memvalidasi apakah pendapatnya tentang hubungan antara dua variabel juga divalidasi oleh persamaan regresi tersebut.

Di bawah ini diberikan data untuk perhitungan

Untuk perhitungan analisis regresi, buka tab “Data” di Excel lalu pilih opsi “Analisis Data”. Untuk prosedur perhitungan lebih lanjut, lihat artikel yang diberikan di sini – Analysis ToolPak di ExcelAnalysis ToolPak Dalam toolpak analisis data ExcelExcel dapat digunakan oleh pengguna untuk melakukan analisis data dan perhitungan penting lainnya. Ini dapat diaktifkan secara manual dari bagian addins pada tab file dengan mengklik kelola addins, lalu memeriksa toolpak analisis.baca lebih lanjut

Rumus analisis regresi untuk contoh di atas adalah

y = mx + b
y= 575,754*-3,121+0
y = -1797

Dalam contoh khusus ini, kita akan melihat variabel mana yang merupakan variabel dependen dan variabel mana yang merupakan variabel independen. Variabel terikat dalam persamaan regresi ini adalah jarak tempuh pengemudi truk, dan variabel bebasnya adalah umur pengemudi truk. Regresi untuk kumpulan variabel dependen dan independen ini membuktikan bahwa variabel independen adalah prediktor yang baik dari variabel dependen dengan koefisien determinasi yang cukup tinggiKoefisien DeterminasiKoefisien determinasi, juga dikenal sebagai R Squared menentukan sejauh mana varian dari variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas. Oleh karena itu, semakin tinggi koefisiennya, semakin baik persamaan regresinya, karena menyiratkan bahwa variabel independen dipilih dengan bijak.baca selengkapnya. Selain itu, analisis membantu memvalidasi bahwa faktor-faktor yang berupa variabel independen dipilih dengan benar. Cuplikan di bawah menggambarkan output regresi untuk variabel. Kumpulan data dan variabel ada di lembar Excel terlampir.

Contoh #2

Mari kita coba dan pahami analisis regresi dengan bantuan contoh lain. Mari kita coba mencari tahu hubungan antara tinggi badan siswa suatu kelas dengan nilai IPK siswa tersebut. Kemudian, seseorang melakukan persamaan regresi untuk memvalidasi apakah pendapatnya tentang hubungan antara dua variabel juga divalidasi oleh persamaan regresi tersebut.

Dalam contoh ini, Di bawah ini diberikan data untuk perhitungan di excel

Untuk perhitungan analisis regresi, buka tab “Data” di Excel dan pilih opsi “Analisis Data”.

Regresi untuk contoh di atas adalah

y = mx + b
y= 2,65*.0034+0
y = 0,009198

Relevansi dan Penggunaan

Regresi adalah metode statistik yang sangat berguna. Seseorang dapat memvalidasi setiap keputusan bisnis untuk memvalidasi hipotesis bahwa tindakan tertentu akan meningkatkan profitabilitas divisi berdasarkan regresi Regresi Regresi Analisis adalah pendekatan statistik untuk mengevaluasi hubungan antara 1 variabel dependen & 1 atau lebih variabel independen. Ini banyak digunakan dalam sektor investasi & pembiayaan untuk meningkatkan produk & layanan lebih lanjut. baca lebih lanjut antara variabel dependen dan independen. Oleh karena itu, persamaan analisis regresi memainkan peran yang sangat penting dalam keuangan. Selain itu, banyak peramalan dilakukan dengan menggunakan regresi. Misalnya, seseorang dapat memprediksi penjualan segmen tertentu terlebih dahulu dengan bantuan indikator ekonomi makro yang memiliki korelasi sangat baik dengan segmen tersebut. Baik regresi linier maupun regresi berganda Regresi Berganda Rumus regresi berganda digunakan dalam analisis hubungan antara variabel bebas dan banyak variabel bebas. Rumus = y = mx1 + mx2+ mx3+ roti lebih bermanfaat bagi praktisi untuk membuat prediksi variabel dependen dan memvalidasi variabel independen sebagai prediktor variabel dependen.

Artikel yang Direkomendasikan

Artikel ini telah menjadi panduan untuk Rumus Analisis Regresi. Di sini, kami membahas melakukan perhitungan regresi menggunakan analisis data, contoh, dan templat Excel yang dapat diunduh. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang pemodelan statistik dari artikel berikut: –

Definisi Koefisien GiniDefinisi Koefisien GiniKoefisien Gini atau Indeks Gini adalah dispersi statistik yang menggambarkan dispersi pendapatan di antara populasi suatu negara yaitu mewakili ketidaksetaraan kekayaan warga negara tertentu. Baca selengkapnya
Analisis Regresi ExcelAnalisis Regresi ExcelRegresi dilakukan untuk mendefinisikan hubungan antara dua atau lebih variabel dalam kumpulan data dalam statistik regresi dilakukan dengan beberapa rumus kompleks. Namun, excel telah memberi kami alat untuk analisis regresi. Jadi studinya mengambil taman excel, klik analisis data, lalu analisis regresi di excel.baca selengkapnya
Rumus R KuadratRumus R Kuadrat Rumus R Kuadrat menggambarkan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa dalam hasil yang diharapkan. Ini adalah “r = n (∑xy) – ∑x ∑y / √ [n* (∑x2 – (∑x)2)] * [n* (∑y2 – (∑y)2)] “, di mana r adalah koefisien Korelasi, n adalah angka dalam kumpulan data yang diberikan, x adalah variabel pertama dalam konteks dan y adalah variabel kedua. Baca selengkapnya
ContohContoh Regresi linier mewakili hubungan antara satu variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Contoh regresi linier adalah hubungan antara penjualan dan pengeluaran bulanan, tingkat IQ dan skor ujian, suhu bulanan dan penjualan AC, populasi dan penjualan seluler.baca selengkapnya tentang Regresi Linier