rumus prediksi

Melakukan Prediksi dengan Regresi Linear Sederhana - Medium Regresi linear sederhana adalah teknik analisis statistik yang digunakan untuk memprediksi hubungan antara dua variabel, yaitu variabel terikat (dependen) dan variabel bebas (independen). Salah satu contoh pengaplikasian rumus regresi linear sederhana adalah dengan menggunakan dataset yang terdiri dari dua variabel rata-rata ruangan suhu (X) sebagai variabel penyebab dan jumlah cacat (Y) sebagai variabel. Untuk menghitung prediksi positif (NPP), dapat dilakukan dengan membagi TP dengan (TP+FP). Rumus forecasting di Excel dapat digunakan untuk memprediksi atau menghitung data masa depan berdasarkan data masa lalu. Rumus ini sangat berguna bagi para pelaku bisnis, ekonomi, dan keuangan dalam membuat perencanaan dan pengambilan keputusan. Perkiraan memprediksi nilai masa mendatang menggunakan data berbasis waktu yang sudah ada dan versi AAA dari algoritma Presisi Eksponensial (ETS). Namun, perlu diperhatikan bahwa dalam penggunaan rumus ini, akan mengembalikan tabel dengan data historis dan prediksi, serta bagan. Dalam studi kasus, regresi linear sederhana dapat digunakan dengan dataset kumpulan kondisi cuaca dengan variabel target "Play" atau bermain. Hasil prediksi dapat diperoleh dengan mengimplementasikan rumus-rumus terkait dan membandingkan hasil probabilitas per kelas. Kelas dengan probabilitas tertinggi merupakan prediksi yang dihasilkan oleh model. Namun, dalam penggunaan regresi linear sederhana juga perlu diperhatikan permasalahan vanishing gradient yang dapat mengurangi akurasi dari suatu prediksi pada RNN. Oleh karena itu, arsitektur RNN dapat ditingkatkan dengan menggunakan LSTM yang terdiri dari 3 gate yaitu input gate, forget gate dan output gate. Dalam kesimpulan, penggunaan rumus regresi linear sederhana dan forecasting di Excel dapat membantu dalam memprediksi dan menghitung data masa depan berdasarkan data masa lalu. Namun, perlu diingat bahwa penggunaan rumus-rumus tersebut sebaiknya didukung dengan pengetahuan statistik dan mendalam.