9. Pengantar Model Regresi non Linier S1 24

(1)

Analisis Regresi

9. Pengantar Regresi non Linear

(2)

KLASIFIKASI : MODEL REGRESI

ANALISA REGRESI

NON-LINIER LINIER

NON-LINIER INTRINSIK LINIER INTRINSIK

TIDAK BISA DI’LINIER’KAN

(Tidak dapat dinyatakan dalam bentuk model

regresi linier orde 1) BISA DI’LINIER’KAN

(dapat dinyatakan dalam model regresi

linier orde 1)

Dirangkum oleh Santi Puteri R. Mars

(3)

Model Regresi Linier OLS

• Linier dalam parameter & linier dalam variabel

(pangkat tertinggi parameter dalam model adalah 1, tidak terdapat interaksi parameter)

• Linier intrinsik; Persamaan dapat dinyatakan (ditulis ulang) sebagai Model Regresi Linier Orde 1 dengan transformasi.

Regresi Linier Orde 1 (linier straight line):

linier dalam parameter & linier dalam variabel)

_D

irangkum oleh Santi Puteri R. Marsudi,

(4)

Dirangkum oleh Santi Puteri R. Marsudi,

(5)

Model Regresi non Linier ?

Dirangkum oleh Santi Puteri R. Marsudi

(6)

[REVISITED]

KLASIFIKASI : MODEL REGRESI

ANALISA REGRESI

NON-LINIER LINIER

NON-LINIER INTRINSIK LINIER INTRINSIK

TIDAK BISA DI’LINIER’KAN

(Tidak dapat dinyatakan dalam bentuk model

regresi linier orde 1) BISA DI’LINIER’KAN

(dapat dinyatakan dalam model regresi

linier orde 1)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

[Revisited]

(14)

Model Regresi non Linier ?

(15)

Metode Estimasi Model Regresi non Linier:

1) Linierisasi & 2) Gauss Newton

(16)

1) Metode Linierisasi

(17)

(18)

(19)

(20)

->2) Gauss Newton

(21)

(22)

(23)

(24)

[Revisited]

(25)

(26)

(27)

(28)

(29)

(30)

(31)

(32)

(33)

(34)

(35)

(36)

(37)

(38)

(39)

(40)