Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dengan variabel(-variabel) yang lain. Variabel "penyebab" disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel independen, atau secara bebas, variabel X (karena sering kali digambarkan dalam grafik sebagai absis, atau sumbu X). Variabel terkena akibat dikenal sebagai variabel yang dipengaruhi, variabel dependen, variabel terikat, atau variabel Y. Kedua variabel ini dapat merupakan variabel acak (random), tetapi variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak.

Analisis regresi adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas pemakaiannya. Analisis regresi dipakai secara luas untuk melakukan prediksi dan ramalan, dengan penggunaan yang saling melengkapi dengan bidang pembelajaran mesin. Analisis ini juga digunakan untuk memahami variabel bebas mana saja yang berhubungan dengan variabel terikat, dan untuk mengetahui bentuk-bentuk hubungan tersebut.

Daftar pustaka

sunting
  • William H. Kruskal and Judith M. Tanur, ed. (1978), "Linear Hypotheses," International Encyclopedia of Statistics. Free Press, v. 1,
Evan J. Williams, "I. Regression," pp. 523–41.
Julian C. Stanley, "II. Analysis of Variance," pp. 541–554.
  • Lindley, D.V. (1987). "Regression and correlation analysis," New Palgrave: A Dictionary of Economics, v. 4, pp. 120–23.
  • Birkes, David and Yadolah Dodge, Alternative Methods of Regression. ISBN 0-471-56881-3
  • Chatfield, C. (1993) "Calculating Interval Forecasts," Journal of Business and Economic Statistics, 11. pp. 121–135.
  • Corder, G.W. and Foreman, D.I. (2009).Nonparametric Statistics for Non-Statisticians: A Step-by-Step Approach Wiley, ISBN 978-0-470-45461-9
  • Draper, N.R. and Smith, H. (1998).Applied Regression Analysis Wiley Series in Probability and Statistics
  • Fox, J. (1997). Applied Regression Analysis, Linear Models and Related Methods. Sage
  • Hardle, W., Applied Nonparametric Regression (1990), ISBN 0-521-42950-1
  • Meade, N. and T. Islam (1995) "Prediction Intervals for Growth Curve Forecasts," Journal of Forecasting, 14, pp. 413–430.
  • N. Cressie (1996) Change of Support and the Modiable Areal Unit Problem. Geographical Systems 3:159–180.
  • A.S. Fotheringham, C. Brunsdon, and M. Charlton and Sandt Damanik Witwicky. (2002) Geographically weighted regression: the analysis of spatially varying relationships. Wiley.


Ikon rintisan

Artikel bertopik statistika ini adalah sebuah rintisan. Anda dapat membantu Wikipedia dengan mengembangkannya.

📚 Artikel Terkait di Wikipedia

Distribusi t Student

Diakses tanggal 2023-02-27. Kruschke, J.K. (2015). Doing Bayesian Data Analysis (Edisi 2nd). Academic Press. ISBN 9780124058880. OCLC 959632184. Senn,

Statistika

Confounding variable Coefficient of determination Regression analysis Errors and residuals Regression model validation Mixed effects models Simultaneous

RATS

RATS (singkatan dari: Regression Analysis of Time Series) adalah perangkat lunak komputer yang dapat dipakai untuk keperluan bidang ekonometrika dan data

Efek pengacau

Confounding variable Coefficient of determination Regression analysis Errors and residuals Regression model validation Mixed effects models Simultaneous

Eksperimen semu

pengutipan: Tanda <ref> tidak sah; nama "Quasi Experimentation:Design and analysis issues for field settings" didefinisikan berulang dengan isi berbeda CHARM-Controlled

Model generatif

instances X conditioned on the target attribute Y. Mitchell 2015: "Logistic Regression is a function approximation algorithm that uses training data to directly

Analisis bivariat

1007/978-94-007-0753-5_222. ISBN 978-94-007-0753-5. Chatterjee, Samprit (2012). Regression analysis by example. Hoboken, New Jersey: Wiley. ISBN 978-0470905845.

Statistika matematika

Lakshmikantham,, ed. by D. Kannan,... V. (2002). Handbook of stochastic analysis and applications. New York: M. Dekker. ISBN 0824706609. Pemeliharaan CS1: