1. Model Regresi Linier
2. Penaksir Kuadrat Terkecil
3. Prediksi Nilai Respon
4. Inferensi Untuk Parameter-Parameter Regresi
5. Kecocokan Model Regresi

Tujuan  :

1. Menentukan/menaksir parameter-parameter yang terlibat dalam suatu model matematik yang linier terhadap parameter-parameter tersebut
2. Melakukan prediksi terhadap suatu nilai variabel, misalkan Y, berdasarkan nilai variabel yang lain, misalkan X, dengan menggunakan model regresi linier (interpolasi)

Kalian tentu pernah belajar persamaan linier di SMA. Silakan kalian bayangkan persamaan linier sebagai garis lurus. Nah, persamaan linier yang pernah kalian peajari bentuknya . Mirip kan sama persamaan di atas? Persamaan di atas bedanya mempunyai indeks i yang menunjukkan bahwa persamaan liniernya ada banyak.

Maksud dari slide di atas adalah bisa saja model regresi yang dibuat mempunyai error. Pertama karena keterbatasan model. Kedua karena kesalahan peneliti dalam “mengukur”. Ketiga, prediktor pada kehidupan nyata sangat banyak tetapi ada prediktor yang tidak bisa dicover oleh model.

 

 

 

 

 

 

 

Sumber : Dr.Utriweni

 

(under revision)

---