Matakuliah : I0174 – Analisis Regresi Tahun : Ganjil 2007/2008 Pengujian Korelasi Diri Pertemuan 16 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : • Memeriksa penyimpangan regresi Bina Nusantara Outline Materi • Penyimpangan regresi • Korelasi serial Bina Nusantara Nilai sisaan (residual) • Sisaan e, adalah selisih antara nilai pengamatan yang sesungguhnya dengan yang diramalkan oleh persamaan regresi • Dalam melakukan analisis regresi, memberlakukan beberapa asumsi tertentu terhadap galat. • Asumsi yang biasa adalah bahwa galat-galat itu bebas satu sama lain, mempunyai nilai tengah nol, ragam yang konstan , dan mengikuti sebaran normal. Bina Nusantara Asumsi pengujian • Asumsi yang disebutkan terakhir ini diperlukan untuk melakukan uji-F dan menyusun selang kepercayaan. Jadi, kalau model yang kita postulatkan benar, sisaan akan menunjukkan kecenderungan yang mendukung asumsi yang kita berlakukan, atau setidaknya, tidak menunjukkan penyimpangan dari asumsiasumsi tersebut. Bina Nusantara Beberapa cara membuat tebaran atau plot sisaan e • • • • Bina Nusantara Keseluruhan. Menurut urutan waktu, kalau urutannya diketahui. Menebarkan terhadap nilai Y dugaan. Menebarkan terhadap peubah bebas Xji, untuk ; = 1, 2, ..., k. Penyimpangan • Keabnormalan akan ditunjukkan oleh tebaran seperti yang digambarkan sebagai – Ragam tidak konstan – Penyimpangan sistematis, – Model tidak memadai Bina Nusantara Ragam tidak konstan • Ragam tidak konstan seperti yang diasumsikan; perlu analisis kuadrat terkecil terboboti atau transformasi terhadap amatan Y, sebelum melakukan analisis regresi. Bina Nusantara Ragam tidak konstan Bina Nusantara Penyimpangan sistematis • Galat dalam analisis; penyimpangan terhadap persamaan regresi bersifat sistematis (sisaan negatif berasal dari Y yang rendah, sisaan positif berasal dari Y yang tinggi). Pengaruh semacam ini juga dapat ditimbulkan akibat tidak disertakannya βo dalam model Bina Nusantara Penyimpangan sistematis Bina Nusantara Model tidak memadai • Model tidak memadai — perlu suku (—suku) lain dalam model (misalnya suku kuadrat atau suku hasil kali), atau perlu transformasi terhadap amatan Y, sebelum analisis. Bina Nusantara Model tidak memadai Bina Nusantara Pencilan (outlier) • Sisaan yang merupakan pencilan adalah yang nilai mutlaknya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya dan bisa jadi terletak tiga atau empat simpangan baku atau lebih jauh lagi dari rata-rata sisaannya Pencilan merupakan suatu keganjilan dan menandakan suatu titik data yang sama sekali tidak tipikal dibandingkan data lainnya. Oleh karenanya, suatu pencilan patut diperiksa secara saksama, barangkali saja alasan di balik keganjilan itu dapat diketahui. Bina Nusantara Korelasi serial Dalam analisis regresi diasimsikan bahwa galat tidak saling berkorelasi satu sama lain. Bila asumsi ini sama sekali tidak benar, maka bisa diharapkan bahwa tebaran sisaan menurut urutan waktu, atau urutan lain yang ditentukan oleh keadaan, Bina Nusantara Uji Durbin -Watson • Statistik eu-eu-1 : selisih nilai sisaan dari penagamatan sesudah dengan sebelumnya Bina Nusantara Kriteria pengujian dL dan dU : nilai dari Tabel Durbin -Watson Bina Nusantara • Melalui diagram titik tebaran nilai sisaan dapat diketahui petunjuk adanya penyimpangan dari model regresi • Statistik uji kenormalan galat dan uji Durbin-Watson dapat digunakan untuk mendapatkan petunjuk da tidaknya penyimpangan model Bina Nusantara
© Copyright 2024 Paperzz
