Regresi Linear: Menghitung Prediksi Y dan Error

Halo semuanya! Selamat datang di video pembelajaran kali ini. Mari kita perhatikan soal mengenai analisis regresi linear sederhana berikut ini.

Topik kita adalah menghitung nilai prediksi dan error. Perhatikan persamaan regresi y topi sama dengan enam puluh empat dikurang satu koma tujuh x. Di sini, y topi adalah nilai prediksi, x adalah variabel independen, enam puluh empat adalah intercept, dan minus satu koma tujuh adalah slope-nya.

Mari kita hitung baris pertama dengan x sama dengan dua puluh tujuh dan y sama dengan dua puluh. Masukkan x ke persamaan: y topi sama dengan enam puluh empat dikurang satu koma tujuh dikali dua puluh tujuh. Hasilnya adalah enam puluh empat dikurang empat puluh lima koma sembilan, yaitu delapan belas koma satu. Lalu, error epsilon dihitung dari selisih y aktual dikurang y topi, yaitu dua puluh dikurang delapan belas koma satu, sama dengan satu koma sembilan.

Sekarang contoh tambahan untuk baris kedua dengan x sama dengan dua puluh delapan dan y sama dengan delapan belas. Nilai y topi adalah enam puluh empat dikurang satu koma tujuh dikali dua puluh delapan, menghasilkan enam belas koma empat. Maka, error epsilon-nya adalah delapan belas dikurang enam belas koma empat, yang hasilnya adalah satu koma enam.

Sebagai kesimpulan, y topi menunjukkan nilai perkiraan berdasarkan model, sedangkan epsilon menunjukkan seberapa jauh perkiraan tersebut meleset dari nilai aktual. Rumusnya adalah y topi sama dengan intercept ditambah hasil kali slope dengan x, serta epsilon sama dengan y dikurang y topi.

Itulah cara menghitung nilai prediksi dan error dalam regresi linear. Jangan lupa untuk terus berlatih dengan data lainnya. Sampai jumpa di video berikutnya!