Skip to main content

Pengertian Regresi Linear secara Mudah

Regresi linear ialah cara untuk meramalkan nilai berdasarkan nilai lain. Sebagai contoh, katakan anda ingin meramalkan jumlah wang yang akan diperoleh seseorang berdasarkan umur mereka. Kita boleh menggunakan regresi linear untuk mencari hubungan antara umur dan pendapatan.


Sebagai contoh fungsi regresi linear adalah:


Pertama, kita boleh mengumpul data tentang umur dan pendapatan sekumpulan orang.

Kemudian data tersebut di plot pada graf, dengan umur pada paksi-x (paksi mendatar) dan pendapatan pada paksi-y (paksi menegak).

Setelah itu lukiskan garisan melalui titik data pada graf. Baris ini dipanggil "garis regresi."

Untuk menggunakan garis regresi untuk membuat ramalan, kita dapati umur yang kita ingin ramalkan pendapatan pada paksi-x dan kemudian lukis garis lurus sehingga ke garis regresi. Dari situ, kita boleh melukis garis lurus ke paksi-y untuk mencari pendapatan yang diramalkan.

Regresi linear dipanggil "linear" kerana hubungan antara dua pembolehubah (umur dan pendapatan) dimodelkan sebagai garis lurus.


sumber graf : medium.com

Semoga penerangan ringkas ini dapat membantu. 

Labels:

Popular posts from this blog

Krejcie & Morgan sample size calculator

Krejcie & Morgan Sample Size Calculator Enter Population Size (N): Calculate Sample Size Recommended Sample Size (n): 📘 About This Calculator This calculator uses the Krejcie & Morgan (1970) formula to estimate the minimum sample size required when the total population size is known. It is commonly used in social sciences, education, and health research. The formula is: n = (X² × N × P × (1 − P)) / (d² × (N − 1) + X² × P × (1 − P)) X² = 3.841 (for 95% confidence level) P = 0.5 (maximum variability) d = 0.05 (±5% precision) 📚 Citation Krejcie, R.V., & Morgan, D.W. (1970). Determining Sample Size for Research Activities . Educational and Psychological Measurement, 30 (3), 607–610. https://doi.org/10.1177/001316447003000308
Post a Comment
Read more

G*Power Perisian Bagi Pengiraan Sampel Saiz.

Penggunaan Gpower kerap menekan kepada tiga langkah berikut: Memilih ujian statistik yang sesuai atau padan dengan masalah yang di kaji. Memilih di antara lima jenis analisis kuasa (power analysis) yang di sediakan. Sediakan parameter input yang di perlukan analasis dan klik pada “calculate” Pada Langkah 1, pendekatan yang digunakan untuk memilih ujian statistic (statistical test) adalah melalui dua pendekatan, iaitu distribution based atau design-based approach . Distribution-based approach to the test selection Melalui pendekatan distribution-based , pendekatan pertama adalah melihat pada kumpulan umum ujian statistik menggunakan '' Test family'' menu yang terdapat di window atau tingkap utama.   Ujian statitik ( Statistical test ) menu akan berubah mengikut pilihan di dalam '' Test family'' . Ujian-ujian yang ada akan selaras mengikut pada '' test family'' yang di pilih sahaja. Design-based approach to the test se...
Read more

Ujian ANOVA sehala (one-way ANOVA)

Ujian-T (t-test) di gunakan untuk mengenali perbezaan min di antara dua kumpulan. Bagaimana pula jika kumpulan yang ingin di bandingkan mempunyai lebih daripada dua kumpulan? Jawapannya adalah menggunakan ANOVA. Jika kumpulan pembolehubah dua kumpulan, maka keputusan daripada ANOVA sehala ( one-way ANOVA ) dan ujian-t (independent t-test) adalah sama. Pengkaji boleh memastikan keputusan di dapati daripada senario di atas dengan menggunakan formula t 2 = F . Terdapat dua jenis ujian ANOVA sehala, iaitu ujian ANOVA sehala untuk pengukuran berulang (masa berlainan ( longitudinal data ) atau keadaan berbeza-beza) dan ujian ANOVA sehala untuk sampel-sampel bebas (data di kumpul daripada beberapa sampel yang bebas antara satu sama lain). Syarat-syarat sebelum menggunakan ANOVA sehala. Sebelum menggunakan ujian ANOVA sehala beberapa syarat perlu di penuhi. Antaranya adalah, pembolehubah bersandar dalam skala selang atau skala nisbah. Kedua, pembolehubah tidak bersandar dalam bentuk kate...
Read more