Saya baru membaca buku mengenai analisis regresi, berikut hal yang bisa saya dapat :
Teknik analisis regresi sering digunakan untuk mengidentifikasi sejumlah variable input untuk meramalkan(memprediksi) variable output. Variable yang terlibat dalam analis regresi berupa variable bebas ataupun variable terikat, tidak bebas.
Menurut buku yang baru saya pelajari teknis yang umum digunakan dalam analisis regresi adalah teknis analisis regresi linier dan non linier.
Regresi linier adalah teknik regresi yang dimodelkan dengan formula :
Yi =β0 + β1X1 + €i, dimana
β0 adalah intercept (nilai naik turunnya garis di sumbu Y)
β1 adalah koefisien regresi atau kemiringan garis regresi Y terhadap X
€i adalah prediksi error data/ penyimpangan dari garis lurus grafik
Ada yang bisa menjelaskan kira-kira kenapa mesti ada €i ..? apa fungsinya ..?
Langganan:
Posting Komentar (Atom)
Tidak ada komentar:
Posting Komentar