Bentuk Fungsional Regresi Linear
Model-model regresi yang dikemukakan sebelumnya adalah model yang linear dalam paramater dan variabel. Namun, pengertian regresi linear yang lebih umum adalah regresi tersebut linear dalam parameter (atau yang secara intrinsik bisa dibuat linear melalui transformasi variabel), sedangkan variabelnya boleh saja bersifat linear atau tidak. Misalnya, persamaan Y = β0+ β1Xi2 dapat digolongkan sebagai regresi linear, karena paramaternya (β1) bersifat linear, meskipun variabelnya (Xi2) tidak bersifat linear.
Berdasarkan hal tersebut, dapat dikembangkan berbagai berbagai bentuk fungsional model regresi. Bentuk pertama yang akan kita bahas dalam tulisan ini adalah Model Double-Log sebagai berikut:
Baca Selanjutnya
Lanjutan: Bentuk Fungsional Regresi Linear
Sebagai kelanjutan dari tulisan mengenai bentuk-bentuk fungsional model regresi, pada bagian ini akan dibahas dua bentuk umum lainnya yaitu model semilog dan model resiprokal
1.Model Semilog
Model semilog adalah model dimana hanya salah satu variabel (Y atau X) yang ditransformasi secara logaritma. Bentuk modelnya sebagai berikut:
Baca selanjutnya
Model Pilihan Kualitatif
Kali ini akan dibahas mengenai model pilihan kualitatif (Model of Qualitative Choice). Apa itu model pilihan kualitatif ?
Model pilihan kualitatif adalah model dengan variabel terikatnya berskala pengukuran nominal atau ordinal. Dengan kata lain, dalam model regresi ini melibatkan dua atau lebih pilihan kualitatif.
Baca Selanjutnya
Regresi Binary Logit
Sebagai kelanjutan dari tulisan mengenai model pilihan kualitatif, pada bagian ini, akan dijelaskan contoh model binary logit dan estimasinya dengan menggunakan program SPSS. Sebagai contoh ilustratif, misalnya ingin diprediksi pengaruh umur, jenis kelamin dan pendapatan terhadap pembelian mobil. Berdasarkan hasil survai terhadap 48 responden, didapatkan datanya sebagai berikut:
Baca Selanjutnya
Asumsi Regresi OLS
Dalam suatu penelitian, umumnya kita tidak mempunyai data populasi (keseluruhan objek penelitian/pengamatan), tetapi hanya memiliki data sampel (bagian kecil dari populasi). Oleh karenanya, terkait dengan analisis regresi (sebagai alat analisis yang populer dan memiliki penggunaan luas dalam penelitian pada berbagai bidang ilmu), umumnya kita juga tidak dapat membentuk regresi dari data populasi (atau yang dikenal dengan fungsi regresi populasi=PRF). Melalui data sampel, kita hanya dapat membentuk fungsi regresi sampel (SRF) dan SRF tersebut yang dijadikan sebagai penaksir fungsi regresi populasi.
Baca Selanjutnya
Tidak ada komentar:
Posting Komentar