PPP 6044 STATISTIK

PPP 6044 STATISTIKM PUSPANATHAN A/L MAYANM20141000219ABIRAMY A/P KRISHNAM20141000129AHMAD NAJMUDDIN M20141000128ROSMINAHM21041000PELBAGAI REGRESIAPA ITU ANALISIS REGRESI ?Regresi adalah suatu metod analisis statistik yang digunakan untuk melihat pengaruh antara dua atau lebih variabel.

Hubungan variabel tersebut bersifat fungsional yang diwujudkan dalam suatu model matematik.

Dalam analisis regresi, variabel dibahagikan kepada dua bahagian, iaitu variabel bergantung(dependent variable) dan variabel bebas(independent variabel).

Digunakan secara meluas untuk peramalan (forecasting) dan penganggaran (prediction).

JENIS-JENIS REGRESIRegresi terbahagi kepada 3:

Regresi mudahRegresi berganda Regresi logistik.

REGRESI MUDAHRegresi linear mudah iaitu mempelajari kebergantungan variabel tak bebas (dependent variable) terhadap suatu variabel bebas (Independent variable).

Terdapat dua buah variabel random X dan Y. Pasangan titik-titik (x,y) di gambar pada suatu sistem koordinat, disebut sebagai scatter plot.

Garis regresi adalah garis linear yang merupakan garis taksiran untuk mewakili pola hubungan antara dua buah variabel.

REGRESI MUDAHBentuk umum Regresi Linier Sederhana dapat ditulis sebagai :-Y=a+bX

Dimana :Y=Variabel tak bebas/ Dependent VariableX=Variabel bebas / Independent Variablea=pintasan garisb=kecerungan garis

1. MASUKKAN DATA DALAM SPSS

2. CLIK ANALISIS DAN REGRESI SETERUSNYA CLIK LINIER

3. MASUKKAN DATA VARIABLE DAN CLIK MODEL FIT DAN ESTIMATES.

4. OUTPUT AKAN DIPAPARKAN.

5. PEMBENTUKKAN MODEL REGRESI LINER MUDAHDaripada Analisis yang dijalankan:

Y=a+bx

Y=19.850+0.197X

REGRESI BERGANDA Model yg memperlihatkan hubungan antara satu variable terikat (dependent variable) dgn beberapa atau lebih daripada variabel bebas (independent variables).

Yi = 0 + 1 X1i + 2 X2i + + k Xki + i dimana: i = 1, 2, 3, . n(bilangan)

0, 1, 2, , k adalah parameter yang nilainya dianggar melalui model.1. MASUKKAN DATA DALAM SPSS

2. CLIK ANALISIS REGRESI

3. OUTPUT AKAN DIPAPARKAN

4. KESIMPULAN MODEL REGRESI BERGANDAYi = 0 + 1 X1i + 2 X2i + + k Xki + i

Daripada Analisis yang Dijalankan:

Y= 607.531-13.307X1+0.356X2 Dimana : X1 = Harga X2 = Pendapatan6. KESIMPULAN DARIPADA ANALISIS Permintaan dan pendapatan mempunyai hubungan linier dimana permintaan akan meningkat apabila pendapatan meningkat.

Permintaan dan harga mempunyai hubungan songsang dimana permintaan akan menurun apabila harga meningkat dan sebaliknya.REGRESI LOGISTIKModel Regresi logistik adalah sebagian dari analisis regresi yang digunakan ketika variabel dependen (respon) merupakan variabel dikotomi. Variabel dikotomi biasanya hanya terdiri atas dua nilai, yang mewakili kemunculan atau tidak adanya suatu kejadian yang biasanya diberi angka 0 atau 1.

Regresi logistik merupakan regresi non linier dimana model yang ditentukan akan mengikuti pola seperti gambar di bawah ini.

REGRESI LOGISTIK

REGRESI LOGISTIKModel yang digunakan pada regresi logistik adalah:

Log (P / 1 p) = 0 + 1X1 + 2X2 + . + kXkDimana p adalah kemungkinan bahawa Y = 1, dan X1, X2, X3 adalah variabel independen, dan b adalah koefisien regresi.

TERIMA KASIH