beberapa bentuk transformasi dalam analisis regresi berganda

Clicks: 109
ID: 178070
2014
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #51 of 66 articles by views in palgrave communications

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Transformasi merupakan bagian penting dalam analisis data statistik. Dalam makalah ini akan dibahas beberapa bentuk transformasi sehingga para pengguna statistik dapat memahami tujuannya, dalam hal ini adalah untuk memberikan suatu model alternatif yang dapat memberikan lebih sukses baik untuk keperluan pendugaan maupun untuk keperluan peramalan dari pada menggunakan analisis regresi linier. Dalam kasus untuk model yang mempunyai lebih dari satu peubah prediktor, ada tiga hal yang akan dibahas, yaitu interaksi dalam model, transformasi Box-Tidwell, serta transformasi Box-Cox pada peubah respon. Hasil-hasil yang diberikan menunjukkan bahwa model yang diperoleh terlihat lebih baik. Hal ini dapat dilihat melalui dua cara, yaitu: (i) pola residu yang lebih atraktif, dan (ii) nilai dugaan dan ramalan yang lebih baik dalam peubah asli Dalam makalah ini akan diberikan beberapa bentuk transformasi, khususnya untuk model regresi berganda. Katakunci: analisis regresi berganda, analisis sisaan, Box-Cox, dan Box-Tidwell.
Reference Key
hajarisman2014statistikabeberapa Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Nusar Hajarisman
Journal palgrave communications
Year 2014
DOI
DOI not found
URL
http://ejournal.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/810
Keywords
statistics

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.