Wikipedia

Analisis regresi: Perbedaan antara revisi

Jelajahi riwayat secara interaktif
← Revisi sebelumnya
Konten dihapus Konten ditambahkan
VisualTeks wiki
Obersachsebot (bicara | kontrib)
Bot
4.140 suntingan
k →Daftar pustaka: clean up
Tag: AWB Pengembalian manual
 
(35 revisi perantara oleh 26 pengguna tidak ditampilkan)
Baris 1:
'''RegresiAnalisis regresi''' dalam [[statistika]] adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu [[variabel]] dandengan variabel(-variabel) yang lain. Variabel "penyebab" disebut dengan bermacam-macam istilah: ''variabel penjelas'', ''variabel eksplanatorik'', ''variabel independen'', atau secara bebas, ''variabel X'' (karena seringkalisering kali digambarkan dalam grafik sebagai [[absis]], atau sumbu X). Variabel terkena akibat dikenal sebagai ''variabel yang dipengaruhi'', ''variabel dependen'', ''variabel terikat'', atau ''variabel Y''. Kedua variabel ini dapat merupakan [[variabel acak]] (random), namun variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak. ▼
{{dablink|Untuk Teknik hipnotis, lihat [[Regresi kehidupan masa lalu|'''Regresi''']]}}
 
Analisis regresi adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas pemakaiannya. Analisis regresi dipakai secara luas untuk melakukan prediksi dan ramalan, dengan penggunaan yang saling melengkapi dengan bidang [[pembelajaran mesin]]. Analisis ini juga digunakan untuk memahami variabel bebas mana saja yang berhubungan dengan variabel terikat, dan untuk mengetahui bentuk-bentuk hubungan tersebut.
▲'''Regresi''' dalam [[statistika]] adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu [[variabel]] dan variabel(-variabel) yang lain. Variabel "penyebab" disebut dengan bermacam-macam istilah: ''variabel penjelas'', ''variabel eksplanatorik'', ''variabel independen'', atau secara bebas, ''variabel X'' (karena seringkali digambarkan dalam grafik sebagai [[absis]], atau sumbu X). Variabel terkena akibat dikenal sebagai ''variabel yang dipengaruhi'', ''variabel dependen'', ''variabel terikat'', atau ''variabel Y''. Kedua variabel ini dapat merupakan [[variabel acak]] (random), namun variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak.
 
== Daftar pustaka ==
Analisis regresi adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas pemakaiannya. Hampir semua bidang ilmu yang memerlukan analisis sebab-akibat boleh dipastikan mengenal analisis ini.
* [[William Kruskal|William H. Kruskal]] and Judith M. Tanur, ed. (1978), "Linear Hypotheses," ''International Encyclopedia of Statistics''. Free Press, v. 1,
:Evan J. Williams, "I. Regression," pp. 523–41.
:[[Julian C. Stanley]], "II. Analysis of Variance," pp. 541–554.
* [[D.V. Lindley|Lindley, D.V.]] (1987). "Regression and correlation analysis," [[New Palgrave: A Dictionary of Economics]], v. 4, pp. 120–23.
* Birkes, David and Yadolah Dodge, ''Alternative Methods of Regression''. ISBN 0-471-56881-3
* Chatfield, C. (1993) "Calculating Interval Forecasts," ''Journal of Business and Economic Statistics,'' '''11'''. pp. 121–135.
* Corder, G.W. and Foreman, D.I. (2009).''Nonparametric Statistics for Non-Statisticians: A Step-by-Step Approach'' Wiley, ISBN 978-0-470-45461-9
* Draper, N.R. and Smith, H. (1998).''Applied Regression Analysis'' Wiley Series in Probability and Statistics
* Fox, J. (1997). ''Applied Regression Analysis, Linear Models and Related Methods.'' Sage
* Hardle, W., ''Applied Nonparametric Regression'' (1990), ISBN 0-521-42950-1
* Meade, N. and T. Islam (1995) "Prediction Intervals for Growth Curve Forecasts," ''Journal of Forecasting,'' '''14''', pp. 413–430.
* N. Cressie (1996) Change of Support and the Modiable Areal Unit Problem. Geographical Systems 3:159–180.
* A.S. Fotheringham, C. Brunsdon, and M. Charlton and Sandt Damanik Witwicky. (2002) Geographically weighted regression: the analysis of spatially varying relationships. Wiley.
 
[[suKategori:Analisis régrésiregresi| ]]▼
Istilah regresi diperkenalkan oleh Sir [[Francis Galton]], yang menemukan bahwa meskipun ada kecenderungan bagi orang tua yang tinggi mempunyai anak yang tinggi dan orang tua yang pendek mempunyai anak yang pendek, distribusi tinggi populasi tidak berubah secara mencolok dari generasi ke generasi. Penjelasannya adalah bahwa kecenderungan bagi rata-rata tinggi anak dengan orang tua yang mempunyai tinggi tertentu untuk bergerak atau mundur (regress) ke arah tinggi rata-rata seluruh populasi. Hukum regresi semesta (''law of universal regression''), yang bersifat biologis ini diperkuat oleh [[Karl Pearson]]. Ia menemukan bahwa rata-rata tinggi anak laki-laki kelompok ayah yang tinggi kurang daripada tinggi ayah mereka dan rata-rata tinggi anak laki-laki kelompok ayah yang pendek lebih tinggi dari pada tinggi ayah mereka.
[[Kategori:Statistika]]▼
 
Sesuai dengan perkembangan metodologi dan penerapannya, definisi regresi pada saat ini telah berbeda jauh dari pengertian awal tersebut. Umpamanya, dengan regresi pendugaan-pendugaan terhadap sesuatu performa dapat dilakukan, selama variabel-variabel penentu dapat ditentukan sebelumnya.
 
Regresi berkaitan dengan ketergantungan stokastik, yang berarti memiliki peluang untuk meleset dari prediksi. Setiap pengambilan dugaan yang menggunakan regresi harus didasari dengan kesadaran bahwa hasil perkiraan tidak akan 100% sama dengan kenyataan (ketergantungan deterministik).
 
{{stub}}▼
 
▲[[Kategori:Statistika]]
 
▲{{stat-stub}}
[[ar:تحليل الانحدار]]
[[bg:Регресионен анализ]]
[[cs:Regresní analýza]]
[[da:Regressionsanalyse]]
[[de:Regressionsanalyse]]
[[en:Regression analysis]]
[[fa:تحلیل رگرسیون]]
[[fi:Regressioanalyysi]]
[[fr:Régression (statistiques)]]
[[hu:Regressziószámítás]]
[[it:Analisi di regressione]]
[[ja:回帰分析]]
[[ko:회귀분석]]
[[nl:Regressie-analyse]]
[[no:Regresjonsanalyse]]
[[pl:Regresja (statystyka)]]
[[pt:Regressão]]
[[ru:Регрессионный анализ]]
[[simple:Regression analysis]]
▲[[su:Analisis régrési]]
[[sv:Regressionsanalys]]
[[tr:Regresyon analizi]]
[[vi:Phân tích hồi qui]]
[[zh:迴歸分析]]
Diperoleh dari "https://wiki-indonesia.club/wiki/Analisis_regresi"