Pak saya mau tnya, untuk memperediksi jumlah tindak pidana untuk variabel x saya menggunakan jumlah data atau bisa dikatakan periode , tp saya kesulitan dalam menjelas kn varian tsb dgn dosen pembimbing saya pak mohon di bantu pak 🙏
maaf izin bertanya kak ..itu kan ada beberapa langkah ya caranya itu bisa pilih salah satu rumusny ato harus semua sesuai harus yg dijelaskan td ya kak? kan tadi ada 3 cara klo gg slah y kak? mohon bantuanya kak terima kasih🙏
sifat atau syarat dari penggunaan variabelnya berbeda. Jika Regresi linier variabel X dan Y nya harus berupa data rasio atau angka (mininal interval). tp kalo regresi logistik, variabel Y nya berupa variabel kategori (bisa nominal atau ordinal), dan variabel X nya bisa berupa kategorik bisa jg berupa numerik.
izin bertanya, Pak untuk uji asumsi klasik cara menentukan kapan menggunakan uji homogenitas dan kapan menggunakan uji heterokondensitas ya, Pak? saya masih bingung perbedaan keduanya
Homos dan heteros itu sifatnya saja, kalo homos berarti varians residualnya adalah sama atau tetap, kalo heteros berarti varians residualnya ada beragam. Model regresi yang baik adalah yang varians residualnya Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Kebetulan dalam video ini blm ada pembahasan asumsi klasik. kedepan akan kami bahas. Semoga bermanfaat.
kak izin bertanya : kalau judulnya peran umkm thd penyerapan t.kerja..itu pakai regresi atau korelasi ya? krn saya bingung antara ke independenya variabel independen apakah ada hubunganya
Kalo asumsi saya, dg adanya UMKM akan berdampak pada penyerapan tenaga kerja, jd bisa diasumsikan bahwa umkm adalah variabel yg mempengaruhi (independen) dan penyerapan t kerja adalah var yg dipengaruhi (dependen), jadi memungkinkan untuk digunakan regresi. Namun demikian, asumsi ini harus didukung dg teori atau penelitian sebelumnya.
Ijin bertanya 🙏🏼 Rumus persamaan dasar regresi sederhana tadi bisa disederhanakan dengan menghilangkan epsilon. Lantas jika dihilangkan, apakah bisa diartikan bahwa ada tidaknya epsilon itu tidak terlalu penting? Terima kasih 🙏🏼
Epsilon itu kan nilai error atau residual atau sisa, yg diperoleh dengan cara mengurangkan nilai Y aktual dg Y prediksi dari hasil persamaan regresi. Yg sy jelaskan dlm video knp epsilonnya dihilangkan krn terkait dengan taksiran konstanta dan koefisien yg dihitung dg OLS, agar fokus ke huruf a dan b nya. Epsilon sendiri sangat penting dlm persamaan regresi, karna dr nilai epsilon ini kita bisa mengetahui apakah model regresi yg diperoleh itu fit atau tidak, melalui pengujian normalitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.
Pak saya mau bertanya jika data yang di hasilkan dari kuesioner hanya variabel x sedangkan variabel y nya itu dari omzet penjualan itu di uji dengan uji apa ya pak? Mohon di bantu jawabannya🙏🏻
Regresi linear sejatinya memang digunakan untuk variabel yg bisa langsung diukur (seperti omset penjualan). Kalo untuk variabel yg tidak bisa langsung diukur (diukurnya oleh dimensi, indikator lalu item pertanyaan), baiknya menggunakan CFA (confirmatory factor analisys). Lalu dr CFA nanti didapat laten variabel yg nantinya dihubungkan/diregresikan dg variabel omset. Atau bisa langsung menggunakan SEM dg var y nya omset dan var x dr item kuesioner (dg pola Cfa).
@@DutaDataStatistik ooo iya kak makasih. Mau nanya lagi kak. Skala likert sama skala ordinal apakah berbeda? Kalau saya menggunakan skala likert apakah tetap tidak bisa menggunakan regresi linear sederhana?
Pak izin bertanya Saya juga kan udh baca2 buku atau jurnal dan lainnya. Nah Metode trend Least Square juga kan rumusnya Y'= a+b(x) Nah yg membedakan trend Least Square dgn regresi linier apa ya pak? Terimakasih sebelumnya 🙏
Bisa dikatakan Trend analisis yg menggunakan penaksiran least square, dimana variabel independen (X) adalah variabel waktu dengan nilai tertentu. Sedangan variabel dependennya adalah variabel yg sedang diteliti karakteristiknya. Nah, dalam penaksiran koefisien dan konstantanya menggunakan metode least square.
@@DutaDataStatistik maaf pak saya masih kurang paham Saya maaih Bingungg kenapa persamaan untuk regresi linier dan trend Least Square itu sama untuk rumus nya
MaasyaAllah, ini penjelasan yg paling jelas dari video yg lain, terimakasih 🙏🏼❤️
Terima kasih, videonya sangat bermanfaat,👍👍👍
Alhamdulillah... terima kasih banyak Kak.
sangat membantu, semoga hidupnya berkah
alhamdulillan, semoga bermanfaat.
Pak, terimakasih buat video2 nya sangat membantu memahami ttg statistik 🙏 Jazakallah khairan
Alhamdulillah, semoga bermanfaat.
Mantuuul penjelasannya 👍👍👍😊😊😊😊😊
Alhamdulillah terima kasih kak ilmu nya
Jadi lebih faham tentang data statistik khususnya Regresi Linear.👍
Terima kasih, semoga membawa manfaat.
Terima kasih ka 🙏 penjelasannya sangat membantu
Sama2, semoga bermanfaat...
Pak saya mau tnya, untuk memperediksi jumlah tindak pidana untuk variabel x saya menggunakan jumlah data atau bisa dikatakan periode , tp saya kesulitan dalam menjelas kn varian tsb dgn dosen pembimbing saya pak mohon di bantu pak 🙏
Buat penjelasan yang eksperimental dong 😃
maaf izin bertanya kak ..itu kan ada beberapa langkah ya caranya itu bisa pilih salah satu rumusny ato harus semua sesuai harus yg dijelaskan td ya kak? kan tadi ada 3 cara klo gg slah y kak?
mohon bantuanya kak terima kasih🙏
Pak izin bertanya perbedaan anatara statistik inferensial dengan regresi linier sederhana? Jujur aku ga paham dan bingung bngttt soal ini
izin save videonya pak, terimakasih banyak, sehat selalu pak..
Silahkan, semoga bisa bermanfaat.
Izin bertanya Regresi linier sederhana apa sama dengan regresi logistik sederhana?
sifat atau syarat dari penggunaan variabelnya berbeda. Jika Regresi linier variabel X dan Y nya harus berupa data rasio atau angka (mininal interval). tp kalo regresi logistik, variabel Y nya berupa variabel kategori (bisa nominal atau ordinal), dan variabel X nya bisa berupa kategorik bisa jg berupa numerik.
izin bertanya, Pak untuk uji asumsi klasik cara menentukan kapan menggunakan uji homogenitas dan kapan menggunakan uji heterokondensitas ya, Pak? saya masih bingung perbedaan keduanya
Homos dan heteros itu sifatnya saja, kalo homos berarti varians residualnya adalah sama atau tetap, kalo heteros berarti varians residualnya ada beragam. Model regresi yang baik adalah yang varians residualnya Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Kebetulan dalam video ini blm ada pembahasan asumsi klasik. kedepan akan kami bahas. Semoga bermanfaat.
@@DutaDataStatistik terima kasih banyak, Pak atas penjelasannya 🙏
dtunggu kak tntang uji asumsi klasiknya njih🙏
Ini semua langkahnya harus dilakukan kak? Sampai ke koefisien determinasi?
Tks
sama2, semoga bermanfaat
kak izin bertanya :
kalau judulnya peran umkm thd penyerapan t.kerja..itu pakai regresi atau korelasi ya? krn saya bingung antara ke independenya variabel independen apakah ada hubunganya
Kalo asumsi saya, dg adanya UMKM akan berdampak pada penyerapan tenaga kerja, jd bisa diasumsikan bahwa umkm adalah variabel yg mempengaruhi (independen) dan penyerapan t kerja adalah var yg dipengaruhi (dependen), jadi memungkinkan untuk digunakan regresi. Namun demikian, asumsi ini harus didukung dg teori atau penelitian sebelumnya.
@@DutaDataStatistik wah lgsung di respon..baik terimakasih masukanya 🙏🙏
Assalamu'alaikum pak izin bertanya, ini sumbernya dari buku apa pak judul nya?
Untuk rumus2, sebagian besar diambil dri bukunya walpoole, pengantar statistika.
@@DutaDataStatistik terbitan tahun berapa pak kalau boleh tau🙏🙏
Ijin bertanya 🙏🏼
Rumus persamaan dasar regresi sederhana tadi bisa disederhanakan dengan menghilangkan epsilon.
Lantas jika dihilangkan, apakah bisa diartikan bahwa ada tidaknya epsilon itu tidak terlalu penting?
Terima kasih 🙏🏼
Epsilon itu kan nilai error atau residual atau sisa, yg diperoleh dengan cara mengurangkan nilai Y aktual dg Y prediksi dari hasil persamaan regresi. Yg sy jelaskan dlm video knp epsilonnya dihilangkan krn terkait dengan taksiran konstanta dan koefisien yg dihitung dg OLS, agar fokus ke huruf a dan b nya.
Epsilon sendiri sangat penting dlm persamaan regresi, karna dr nilai epsilon ini kita bisa mengetahui apakah model regresi yg diperoleh itu fit atau tidak, melalui pengujian normalitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.
kak maaf izin tanya klo sudah hetereskodasitas sudah gg pake autokerelasi y? ..
Pak, untuk ppt-nya apakah bisa di share ?
Kalo skalanya ordinal ga bisa pakai regresi linier sederhana?
Untuk regresi linier, skala pengukuran data minimal interval.
Ada PPTnya gk pak🙏🙏
Pak saya mau bertanya jika data yang di hasilkan dari kuesioner hanya variabel x sedangkan variabel y nya itu dari omzet penjualan itu di uji dengan uji apa ya pak? Mohon di bantu jawabannya🙏🏻
Regresi linear sejatinya memang digunakan untuk variabel yg bisa langsung diukur (seperti omset penjualan). Kalo untuk variabel yg tidak bisa langsung diukur (diukurnya oleh dimensi, indikator lalu item pertanyaan), baiknya menggunakan CFA (confirmatory factor analisys). Lalu dr CFA nanti didapat laten variabel yg nantinya dihubungkan/diregresikan dg variabel omset. Atau bisa langsung menggunakan SEM dg var y nya omset dan var x dr item kuesioner (dg pola Cfa).
Pak. Apakah materinya bisa dishare
Kalo skalanya ordinal tapi variabel x=1 dan juga y=1 maka memakai apa?
Mohon dijawab kak😢
Maksudnya variabel X dan Y nya ordinal ?
@@DutaDataStatistik iya kak gimana?
@@yolandadianolivia4870 bisa menggunakan regresi logistik ordinal.
@@DutaDataStatistik ooo iya kak makasih. Mau nanya lagi kak. Skala likert sama skala ordinal apakah berbeda?
Kalau saya menggunakan skala likert apakah tetap tidak bisa menggunakan regresi linear sederhana?
Kalau X dan Y1 Y2 juga pakai regresi?
jika variabel dependennya lebih dari 1, bisa menggunakan regresi simultan.
kak brti untuk 2 variabel perlu dilakukan uji normalitas uji heteroskedasitas regresi sederhana koefisien determinasi dan uji t ya?
ya, uji asumsi klasik perlu dilakukan untuk mengetahui dan menguji model regresi yang didapat. Namun belum sempat dibahan dalam video ini.
@@DutaDataStatistik terimakasih kak
dtunggu pembahasanya y kak,🙏
@@DutaDataStatistik ga pake uji korelasi sederhana?
Pak izin bertanya
Saya juga kan udh baca2 buku atau jurnal dan lainnya. Nah Metode trend Least Square juga kan rumusnya Y'= a+b(x)
Nah yg membedakan trend Least Square dgn regresi linier apa ya pak?
Terimakasih sebelumnya 🙏
Bisa dikatakan Trend analisis yg menggunakan penaksiran least square, dimana variabel independen (X) adalah variabel waktu dengan nilai tertentu. Sedangan variabel dependennya adalah variabel yg sedang diteliti karakteristiknya. Nah, dalam penaksiran koefisien dan konstantanya menggunakan metode least square.
@@DutaDataStatistik maaf pak saya masih kurang paham
Saya maaih Bingungg kenapa persamaan untuk regresi linier dan trend Least Square itu sama untuk rumus nya
@@yesisitorus1833 sama karena metode penaksirannya sama, yaitu Least Square atau Ordinary Least Square (OLS). hanya sifat variabelnya saja yg berbeda.
@@DutaDataStatistik baik pak terimakasih banyak 🙏