StartUpMe | All in One Agc

Model Prediksi Dengan Excel

Pada artikel yang lain, yaitu pada artikel penjelasan berbagai jenis regresi berganda, saya sudah jelaskan perbedaan antara regresi berganda dengan regresi sederhana. pada dasarnya regresi linear berganda adalah model prediksi atau peramalan dengan menggunakan data berskala interval atau rasio serta terdapat lebih dari satu predictor. Skala data yang dimaksud diatas. Model yang terlatih kemudian diterapkan dalam subproses pengujian. Biasanya proses belajar mengoptimalkan parameter model untuk membuat model sesuai dengan data percobaan.

Pengujian model dengan confusion matrix. Regresi sendiri bertujuan untuk menemukan sutau fungsi yang memodelkan data dengan meminimalisir galat atau selisih antra nilai prediksi dengan nilai sebenarnya (suyanto, 2018). Output regresi linear dengan eviews jumlah observasi. Jumlah observasi atau jumlah sampel yang digunakan dalam pengujian model regresi ditunjukkan dengan nilai “sample” yaitu dalam tutorial ini sebesar 100 sampel. Sedangkan jumlah sampel yang valid nilainya dan menjadi bagian dalam analisis, ditunjukkan dengan nilai “include observation. ” Pengertian outlier adalah data observasi yang muncul dengan nilai ekstrim. Apalagi untuk menentukan sebuah model prediksi seperti dalam regresi. Spss, lisrel, stata, minitab, eviews, amos, smartpls, r studio, ncss, pass dan excel.