Rezzy Eko Caraka Statistika Undip 2011 I. JUDUL : Analisis Regresi dan Uji Asumsi Regresi Linier II. TUJUAN: Setelah mengikuti praktikum ke 2 ini, mahasiswa dapat mengoperasikan software EVIEWS untuk menentukan persamaan regresi linier sederhana maupun berganda serta dapat melakukan uji asumsinya dan menganalisisnya. III. DASAR TEORI: A. ANALISIS REGRESI DAN PERAMALAN 1. REGRESI LINIER SEDERHANA Analisis regresi linier sederhana dapat digunakan untuk menentukan persamaan regresi yang menunjukkan hubungan antara variabel dependen yang ditentukan dengan satu variabel independen. Persamaan variabel yang diperoleh dari proses perhitungan harus diuji secara statistik nilai koefisien regresinya dilanjutkan dengan uji kecocokan model. Apabila semua koefisien regresi signifikan dan model yang diperoleh telah sesuai, maka persamaan regresi yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen, jika nilai variabel independen ditentukan. Misalkan akan diestimasi persamaan regresi untuk model penelitian sebagai berikut: LN(DEPOSITO) = a + b LN(IHSG) + ε Langkah-langkah yang harus dilakukan untuk menentukan persamaan regresi estimasi adalah sebagai berikut: 1. Buka file data data1.wf1 2. Lakukan pembangkitan data baru dengan persamaan: LDEPOSITO=LOG(DEPOSITO) LIHSG =LOG(IHSG) 3. Untuk membuat persamaan regresi, pada menu utama Eviews pilih option: Quick Estimate Equation Atau pada work area menu pilih option: Object New Object Equation Pada kolom Equation Specification, ketik persamaan: ldeposito=c(1)+c(2)*lihsg atau ldeposito c lihsg dilanjutkan dengan klik tombol OK.
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Rezzy Eko Caraka Statistika Undip 2011
I. JUDUL :
Analisis Regresi dan Uji Asumsi Regresi Linier
II. TUJUAN:
Setelah mengikuti praktikum ke 2 ini, mahasiswa dapat mengoperasikan software EVIEWS
untuk menentukan persamaan regresi linier sederhana maupun berganda serta dapat melakukan
uji asumsinya dan menganalisisnya.
III. DASAR TEORI:
A. ANALISIS REGRESI DAN PERAMALAN
1. REGRESI LINIER SEDERHANA
Analisis regresi linier sederhana dapat digunakan untuk menentukan persamaan regresi
yang menunjukkan hubungan antara variabel dependen yang ditentukan dengan satu
variabel independen. Persamaan variabel yang diperoleh dari proses perhitungan harus
diuji secara statistik nilai koefisien regresinya dilanjutkan dengan uji kecocokan model.
Apabila semua koefisien regresi signifikan dan model yang diperoleh telah sesuai, maka
persamaan regresi yang dihasilkan dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel
dependen, jika nilai variabel independen ditentukan.
Misalkan akan diestimasi persamaan regresi untuk model penelitian sebagai berikut:
LN(DEPOSITO) = a + b LN(IHSG) + ε
Langkah-langkah yang harus dilakukan untuk menentukan persamaan regresi estimasi
adalah sebagai berikut:
1. Buka file data data1.wf1
2. Lakukan pembangkitan data baru dengan persamaan:
LDEPOSITO=LOG(DEPOSITO)
LIHSG =LOG(IHSG)
3. Untuk membuat persamaan regresi, pada menu utama Eviews pilih option:
Quick Estimate Equation
Atau pada work area menu pilih option:
Object New Object Equation
Pada kolom Equation Specification, ketik persamaan:
ldeposito=c(1)+c(2)*lihsg atau
ldeposito c lihsg
dilanjutkan dengan klik tombol OK.
Rezzy Eko Caraka Statistika Undip 2011
Jika sebelumnya tidak dilakukan pembangkitan data ln(DEPOSITO) dan ln(IHSG),
maka persamaan regresinya dapat ditulis dengan 2 cara, yaitu:
(1) log(deposito)=c(1)+c(2)*log(ihsg)
(2) log(deposito) c log(ihsg)
4. Pada kolom Estimation settings, terdapat dua hal yang perlu diperhatikan, yaitu:
Method
Pada kolom ini dapat dipilih salah satu metode yang akan digunakan untuk
estimasi yaitu LS (Least Square), TSLS (Two Stage Least Square), dan
Binary (Binary Choice, seperti logit, probit dan extreme value).
Sample
Pada kolom ini dapat ditentukan sampel yang akan digunakan untuk
pengujian.
5. Persamaan regresi tersebut dapat disimpan dengan cara pilih option : Name
Jika dipilih OK, maka persamaan tersebut mempunyai nama EQ01. Jika akan diberi
nama yang lain, ganti nama EQ01 dengan nama lain.
2. REGRESI LINIER BERGANDA
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk menentukan persamaan regresi yang
menunjukkan hubungan antara variabel dependen dengan lebih dari satu variabel
independen.
Sebagai contoh akan diestimasi persamaan regresi untuk model penelitian sebagai
berikut:
LN(DEPOSITO)= a + b LN(IHSG) +SUKUBUNGA + ε
Langkah-langkah yang harus dilakukan untuk menentukan persamaan regresi estimasi
adalah sebagai berikut:
1. Buka file data data1.wf1, tambahkan variabel baru, yaitu SUKUBUNGA, dengan
data tersedia di halaman 11.
2. Untuk membuat persamaan regresi berganda, pada menu utama Eviews pilih option:
Quick Estimate Equation
Pada kolom Equation Specification, ketik persamaan:
ldeposito=c(1)+c(2)*lihsg+c(3)*sukubunga atau
ldeposito c lihsg sukubunga
dilanjutkan dengan klik tombol OK.
Rezzy Eko Caraka Statistika Undip 2011
3. Persamaan regresi tersebut dapat disimpan dengancara pilih option: Name
Jika dipilih OK, maka persamaan tersebut mempunyai EQ02. Jika akan diberi nama
yang lain, ganti nama EQ02 dengan nama lain.
3. BEBERAPA MENU PADA EQUATION BOX
Pada equation box dapat dilakukan beberapa perintah, antara lain:
Representations
Pada menu ini, persamaan dapat dilihat dalam tiga bentuk, yaitu:
(1) Perintah estimasi
(2) Persamaan estimasi
(3) Persamaan regresi
Caranya dengan klik: View Representations
Estimation Output
Menunjukkan hasil persamaan regresi
Caranya dengan klik : View Estimation Output
Actual, Fitted, Residual
Jika menu ini diplih, maka akan ditunjukkan nilai-nilai actual, dan fitted dari
variabel dependen dan bentuk residual plot dalam bentuk tabulasi maupun
grafik. Dapat juga ditampilkan grafik standardized residual. Dari hasil ini
dapat dibandingkan nilai variabel dependen actual dengan hasil estimasi.
Sedangkan residual plot dapat digunakan untuk mendeteksi autokorelasi
dalam model.
Caranya dengan klik : View Actual, Fitted, Residual
Misalnya akan ditampilkan actual, fitted, dan residual dari persamaan regresi
EQ1.
Covariance Matrix
Menampilkan covariance matrix dari variabel-variabel yang masuk dalam
persamaan. Caranya dengan klik : View Covariance Matrix