cara menghitung koefisien regresi

Belajar Regresi Linier Sederhana: Panduan Lengkap dan Mudah Dipahami Interval kepercayaan untuk koefisien regresi β dapat dihitung menggunakan rumus: CI = b ± t × SEb, di mana CI adalah interval kepercayaan, b adalah estimasi koefisien regresi, t adalah nilai t pada tingkat signifikansi yang diinginkan (biasanya 0.05) untuk derajat kebebasan n - 2, dan SEb adalah kesalahan standar dari b. Regresi adalah suatu metode statistik dengan merumuskan persamaan atau fungsi matematis yang menunjukkan hubungan atau pengaruh dari dua buah variabel atau lebih. Contoh soal regresi linier sederhana: Bagaimana menafsirkan koefisien regresi (b)? Koefisien arah dari regresi linier (b) adalah nilai yang menunjukkan seberapa besar perubahan nilai Y (variabel dependen) saat X (variabel independent) bertambah satu-satuan. Sementara itu, untuk memastikan apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak (dalam arti variabel X berpengaruh terhadap variabel Y), dapat dilakukan dengan cara membandingkan nilai signifikansi (Sig.) dengan probabilitas 0,05 atau dengan cara lain yakni membandingkan nilai t hitung dengan t tabel. Interpretasi terhadap nilai koefisien regresi (b), adalah sebagai berikut: Y = a + bx. Koefisien estimasi inilah yang nantinya akan membentuk persamaan regresi. B = angka arah atau koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel independen. Rumus regresi linear adalah Y = a +bX + €, di mana Y adalah variabel dependen, X adalah variabel independen (penjelas), a adalah konstanta, b adalah koefisien regresi, dan € adalah eror atau residu. Kita juga dapat melakukan visualisasi data linear regression serta menghitung konstanta dan koefisien untuk melakukan prediksi. Untuk menghitung koefisien korelasi, kita dapat menggunakan rumus yang sama dengan perhitungan regresi linier: r = n[∑XY – (∑X)(∑Y)] [√(n∑X² – (∑X)²) √(n∑Y² – (∑Y)²)]. Unduhlah PDF untuk lebih lanjut mengetahui cara menggunakan analisis regresi di Excel.