Panduan Lengkap Analisis Regresi

Apa itu Analisis Regresi?

Analisis regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menghilangkan hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Hal ini berguna dalam mengakses kekuatan hubungan antar variabel.

Ini juga membantu dalam pemodelan hubungan masa depan antara variabel. Analisis regresi terdiri dari berbagai jenis diantaranya linier, non-linier, dan linier berganda. Tetapi yang paling berguna adalah linier sederhana dan linier berganda.

Namun, analisis non-linier terutama membantu dalam menangani kumpulan data yang rumit. Dalam kumpulan data yang rumit, variabel independen dan dependen menunjukkan hubungan non-linier.

• Definisi
• Kegunaan Analisis Regresi
• Kapan menggunakan Analisis Regresi
• Cara menggunakan Analisis Regresi
• Kegunaan Analisis Regresi dalam Bisnis
• Pentingnya Analisis Regresi
• Tujuan Analisis Regresi
• Keterbatasan Analisis Regresi
• Jenis Analisis Regresi
• Contoh Analisis Regresi
• Alat Analisis Regresi

Mengapa Anda Harus Menggunakan Analisis Regresi?

Analisis regresi berguna dalam melakukan berbagai hal. Di bawah ini kita akan membahas beberapa alasan utama untuk mempertimbangkan analisis regresi.

1. Untuk Menganalisis Berbagai Macam Hubungan

   Analisis regresi dapat membantu dalam menangani berbagai hubungan antara kumpulan data. Anda dapat melakukannya di:

   • Model beberapa variabel independen
   • Variabel kontinu dan kategoris
   • Istilah polinomial untuk memodelkan kelengkungan
   • Akses istilah interaksi untuk menentukan pengaruh satu variabel independen terhadap nilai variabel independen lainnya

2. Untuk Mengontrol Variabel Independen

   Seperti dicatat, ini membantu dalam menggambarkan perubahan dalam setiap variabel independen yang terkait dengan variabel dependen. Kita dapat mengatakan bahwa itu secara strategis mengontrol semua variabel dalam model.

   Definisi Pengendalian Variabel: Ketika analisis regresi dilakukan, kita harus mengisolasi peran masing-masing variabel. Untuk melakukan ini, Anda perlu meminimalkan variabel pengganggu. Proses ini memungkinkan Anda untuk mengetahui lebih banyak tentang peran masing-masing variabel tanpa mempertimbangkan variabel lainnya.

   Cara Mengontrol Variabel Lain dalam Regresi: Dalam analisis regresi, Anda menganggap variabel independen lainnya konstan dengan memasukkannya ke dalam model Anda. Studi menunjukkan bahwa variabel yang relevan dapat menghasilkan hasil yang menyesatkan. Jadi, menghilangkan suatu variabel menyebabkan model menjadi tidak terkontrol dan hasilnya bias terhadap variabel yang tidak ada dalam model.

3. Untuk Menafsirkan Output Regresi

   Dalam analisis regresi, Anda harus terlebih dahulu menyesuaikan dan memverifikasi bahwa Anda memiliki model yang baik. Setelah melakukan ini, Anda harus melihat koefisien regresi dan nilai p. Ketika Anda memiliki p-value kurang dari 0,05 maka variabel independen secara statistik signifikan.

   Nilai p ini akan membantu Anda untuk menentukan apakah hubungan yang Anda amati dalam sampel juga bekerja dengan populasi yang lebih besar atau tidak.

4. Untuk Mendapatkan Hasil Regresi yang Dapat Dipercaya

   Ikuti langkah-langkah di bawah ini untuk mendapatkan hasil regresi yang dapat dipercaya.

   • Buat model yang benar: Jika Anda tidak dapat memasukkan seluruh variabel dalam model, maka hasilnya bisa menjadi bias.
   • Periksa plot residual: Pastikan model sesuai dengan data secara memadai.
   • Korelasi: Korelasi antara dua variabel independen disebut multikolinearitas. Multikolinearitas baik-baik saja, tetapi kelebihan multikolinearitas bisa menjadi masalah.

Kapan menggunakan Analisis Regresi

Ketika ada yang mengatakan analisis regresi, yang mereka maksudkan adalah regresi kuadrat terkecil biasa . Namun, ini tepat ketika ada satu variabel independen yang kontinu ketika asumsi tertentu terpenuhi.

Namun sebenarnya ada berbagai jenis seperti regresi hitungan, regresi logistik, logistik multinomial, logistik ordinal, kuantil, multivariat dan jenis lainnya.

Analisis regresi terutama digunakan untuk memperkirakan variabel target berdasarkan serangkaian fitur seperti memprediksi harga rumah berdasarkan hal-hal seperti jumlah kamar per rumah, usia rumah, dll.

Bagaimana melakukan Analisis Regresi

Sekarang kita akan membahas segala sesuatu tentang regresi termasuk rumus. Semua hal mendasar telah dibahas di atas.

Kita akan membahas Cara Membuat Grafik Regresi Linier di Excel dan Cara Melakukan Regresi di Excel menggunakan Rumus.

Cara membuat Grafik Regresi Linier di Excel

Menggambar grafik regresi linier di excel sangat mudah cukup ikuti langkah-langkah di bawah ini untuk membuat grafik regresi.

• Pilih dua kolom data termasuk header.
• Klik pada tab Sisipkan dan buka grup obrolan lalu klik ikon bagan sebar. Setelah melakukan ini, klik pada thumbnail pencar. Ini akan menyisipkan plot sebar di lembar kerja Anda.
• Sekarang gambarlah garis regresi kuadrat terkecil. Untuk melakukan ini, klik pada titik mana pun dan pilih tambahkan garis tren dari menu konteks.
• Dari sisi kanan, panel memilih bentuk garis tren linier dan memeriksa persamaan tampilan pada grafik untuk mendapatkan rumus regresi.
• Sekarang pergi ke tab switch dan line dan sesuaikan garis yang sesuai. Dari sini Anda dapat memilih garis yang berbeda dan berbagai warna garis.
• Pada titik ini, grafik Anda akan terlihat seperti grafik regresi tetapi tetap saja, Anda perlu melakukan beberapa perbaikan di dalamnya.
• Untuk melakukan perbaikan terlebih dahulu Anda harus menyeret persamaan agar pas dan kemudian Anda harus menambahkan judul sumbu (Jika titik data dimulai dari tengah sumbu horizontal atau vertikal maka Anda harus menghapus spasi putih yang berlebihan)

Cara Melakukan Regresi di Excel Menggunakan Rumus

Excel memiliki beberapa fungsi statistik yang dapat membantu Anda untuk melakukan analisis regresi. Fungsi statistik ini adalah

• LINEST (C2:C25, B2:B25)
• Kemiringan (C2:C25, B2:B25)
• PENCEGAHAN (C2:C25, B2:B25)
• CORREL (B2:B25,C2:C25)

Penggunaan Analisis Regresi dalam Bisnis

Analisis regresi dapat sangat membantu untuk bisnis dan di bawah ini kita telah membahas beberapa kegunaan utama.

1. Analisis Prediktif

   Ini membantu dalam menentukan risiko dan peluang di masa depan. Ini adalah aplikasi analisis regresi yang paling banyak digunakan dalam bisnis.

   Misalnya, perusahaan berbasis produk dapat memprediksi jumlah barang yang akan dibeli konsumen di masa depan. Namun, regresi tidak hanya didasarkan pada variabel permintaan, ada berbagai faktor lain yang berdampak langsung pada bisnis. Jadi, Regresi juga akan membantu Anda untuk mempertimbangkan segalanya dan kemudian membuat keputusan yang sukses untuk masa depan.

2. Meningkatkan Efisiensi

   Regresi dapat membantu Anda mengoptimalkan proses bisnis. Karena melalui ini Anda dapat membuat keputusan berdasarkan data yang menghilangkan dugaan, politik perusahaan, dan hipotesis dari pengambilan keputusan.

   Jadi, ini akan meningkatkan kinerja bisnis Anda secara keseluruhan dengan memberikan saran yang jelas tentang area yang memiliki dampak maksimal karena efisiensi dan pendapatan.

3. Mendukung Keputusan

   Saat ini bisnis dipenuhi dengan data keuangan, pembelian, dan data terkait perusahaan lainnya. Jadi, sangat sulit untuk mendapatkan beberapa informasi yang berguna darinya. Tetapi dengan bantuan analisis regresi, Anda bisa mendapatkan informasi yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah yang besar.

   Jadi, ini adalah cara yang lebih cerdas untuk membuat keputusan yang lebih akurat untuk masa depan. Namun, ini tidak berarti bahwa sekarang tidak ada kebutuhan untuk berpikir kreatif. Ini hanya alat untuk menguji hipotesis sebelum melangkah keluar untuk eksekusi.

4. Wawasan Baru

   Seiring waktu bisnis mengumpulkan banyak data. Tapi masalahnya adalah bahwa data ini tidak terorganisir. Selain itu, data ini adalah pemborosan tanpa melakukan analisis yang tepat. Jadi, melalui analisis regresi, Anda dapat mempertahankan stok yang optimal.

Pentingnya Analisis Regresi dalam Bisnis

Berikut adalah beberapa aplikasi regresi yang akan membantu Anda memandu bisnis Anda.

1. Memahami Pola Lain

   Dengan bantuan analisis regresi, Anda dapat memahami semua jenis pola yang muncul dalam data. Selanjutnya, wawasan baru ini akan sangat berharga bagi Anda dalam memahami bagaimana wawasan baru ini akan membuat perbedaan dalam bisnis Anda.

2. Memperbaiki kesalahan

   Analisis regresi tidak hanya membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik. Ini juga membantu dalam menemukan kesalahan dalam penilaian. Ini akan memberi Anda dukungan kuantitatif untuk keputusan dan mencegah kesalahan dengan melihat berbagai faktor.

3. Mengoptimalkan Proses

   Dengan memahami lebih banyak data, Anda dapat meningkatkan efisiensi dan menyempurnakan proses untuk memberikan manfaat penuh bagi bisnis Anda. Selain itu, proses yang dioptimalkan oleh data akan membantu bisnis untuk bekerja lebih cerdas.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang ini, lihat artikel ini: Pentingnya Analisis Regresi dalam Bisnis

Apa Tujuan Analisis Regresi?

Tujuannya adalah untuk memprediksi hasil berdasarkan data historis. Data historis ini dipahami dengan bantuan analisis regresi.

Misalnya, Anda ingin memprediksi data tentang tipe orang yang membeli kopi. Jadi, dalam hal ini, Anda akan menemukan data orang yang membeli kopi dan mengumpulkan informasi seperti usia, tinggi badan, status keuangan, dan lainnya.

Sekarang setelah menganalisis data ini, Anda akan membuat model untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli kopi atau tidak. Jadi, kita dapat mengatakan analisis regresi digunakan untuk memprediksi perilaku variabel dependen berdasarkan variabel independen yang besar.

Batasan Analisis Regresi

Ada empat batasan utama Regresi. Di bawah ini kami telah membahas 4 batasan tersebut.

• Diasumsikan bahwa sebab dan akibat antara hubungan akan tetap tidak berubah.
• Hubungan fungsional yang diperoleh antara dua atau lebih variabel berdasarkan beberapa data terbatas mungkin tidak berlaku jika lebih banyak data dipertimbangkan.
• Ini melibatkan proses perhitungan yang rumit dan panjang.
• Ini tidak dapat digunakan dalam kasus fenomena kualitatif.

Jenis Regresi

Ada total 7 jenis utama Regresi dan di bawah ini kami telah membahas 7 jenis ini secara rinci.

1. Regresi linier

   Ini digunakan untuk analisis prediksi. Ini adalah pendekatan linier yang diikuti dalam hal ini untuk memodelkan hubungan antara respon skalar dan variabel penjelas.

   Ini terutama berfokus pada distribusi probabilitas bersyarat dari respons yang diberikan nilai prediktor. Namun, dalam regresi linier, ada bahaya over fitting.

   Persamaan untuk Regresi Linier adalah Y' = bX + A.

2. Regresi logistik

   Regresi ini digunakan bila variabel terikat bersifat dikotomis. Ini memperkirakan parameter model logistik.

   Regresi ini membantu dalam menangani data yang memiliki dua kemungkinan kriteria.

   Persamaan untuk Regresi Logistik adalah l = ₀ +β ₁ X ₁ + ₂ X ₂

3. Regresi Polinomial

   Regresi ini digunakan untuk data lengkung. Sangat cocok dengan metode kuadrat terkecil. Analisis ini bertujuan untuk memodelkan nilai yang diharapkan dari variabel dependen y terhadap variabel independen x.

   Persamaan Regresi Polinomial adalah l =β ₀ +β ₀ X ₁ +ε

4. Regresi Bertahap

   Ini digunakan untuk menyesuaikan model regresi dengan model prediksi. Regresi ini dilakukan secara otomatis. Namun, dengan setiap langkah, variabel ditambahkan atau dikurangkan dari himpunan variabel penjelas.

   Dalam hal ini, ada pendekatan seleksi forwarding dan eliminasi mundur.

   Rumus untuk regresi bertahap adalah b _j.std = b _j (S _{x *} S _Y ^-1 )

5. Regresi punggungan

   Ini adalah teknik untuk menganalisis data regresi berganda. Dalam hal ini ketika multikolinearitas terjadi, estimasi kuadrat terkecil tidak bias.

   Tingkat bias ditambahkan ke perkiraan regresi dan karena ini regresi punggungan mengurangi kesalahan standar.

   Persamaan untuk Regresi Punggungan adalah = (X ^T X + _* I) ^-1 X ^T Y

6. Regresi Lasso

   Dalam hal ini, baik pemilihan variabel dan metode regularisasi dilakukan. Ini menggunakan ambang batas lunak. Selanjutnya, ia hanya memilih subset dari kovariat yang disediakan untuk digunakan dalam model akhir.

   Rumus untuk Regresi Lasso adalah N ^-1 _i=1 ^N F (X _i , Y _i , , )

7. Regresi Bersih Elastis

   Ini adalah metode regresi reguler yang secara linier menggabungkan hukuman dari metode laso dan ridge. Ini terutama digunakan untuk mendukung mesin vektor, pengoptimalan portofolio, dan pembelajaran metrik.

   Persamaan untuk Regresi Bersih Elastis adalah ||β|| ₁ = ^p _j=1 |β _j |

Terlepas dari tipe di atas, periksa 20 Jenis Analisis Regresi untuk Peramalan ini

Contoh Analisis Regresi

Sekarang kita akan membahas empat contoh analisis regresi yang dua di antaranya terkait dengan keuangan dan dua lainnya tidak terkait dengan keuangan.

Berikut adalah contoh-contoh yang berkaitan dengan Keuangan.

• Beat dan CAPM: Di bidang keuangan, kami menggunakan analisis regresi untuk menghitung BETA untuk suatu saham. Selain itu, dapat dengan mudah dilakukan dengan bantuan Excel.
• Peramalan Pendapatan dan Pengeluaran: Di bidang keuangan, kami juga menggunakan analisis regresi untuk meramalkan laporan keuangan perusahaan. Jadi kita dapat menentukan perubahan asumsi bisnis apa yang akan berdampak pada pengeluaran dan pendapatan di masa depan.

Berikut adalah contoh-contoh yang dipraktikkan di luar keuangan.

• Melalui analisis regresi, Anda dapat menemukan hubungan antara jumlah jam mengemudi oleh pengemudi dan usia pengemudi.
• Dengan bantuan analisis regresi, Anda dapat mengetahui hubungan antara persentase nilai kelulusan di kelas dan jumlah tahun pengalaman yang dimiliki seorang guru.

Alat Analisis Regresi

Ada berbagai alat analisis regresi tetapi di bawah ini adalah 5 alat terbaik teratas.

1. Status Maks

   Harga: €39 untuk pelajar dan €79 untuk pengguna lain

   Alat ini mudah digunakan dan terjangkau tersedia secara online. Hanya tiga langkah yang diperlukan untuk menyelesaikan analisis dalam satu kotak dialog. Karena menyediakan analisis langkah demi langkah, sehingga sangat berguna bagi mahasiswa dan sarjana muda.

   Untuk mengetahui lebih lanjut tentang itu klik di sini (1) .

2. AcaStat

   Harga: Mulai dari $9,99 tetapi harga meningkat dengan fitur tambahan.

   Ini adalah salah satu alat analisis statistik terbaik. Fitur utama dari ini adalah bahwa ia menganalisis data menggunakan teknik yang sangat sederhana. Selain itu, ia melakukan analisis dengan sangat cepat.

   Untuk mengetahui lebih lanjut tentang itu klik di sini (2) .

3. NCSS

   Harga: Langganan tahunan tersedia dengan harga $239.

   Berbagai macam alat statistik dan grafis tersedia pada perangkat lunak NCSS untuk menganalisis data. Ini juga memberikan fasilitas lain seperti mengatur dokumentasi, video pelatihan gratis, dan tim dukungan email 24/7.

   Untuk mengetahui lebih lanjut tentang itu klik di sini (3) .

4. Status XL

   Harga: Harga tahunan perangkat lunak ini adalah $275. Tapi Anda bisa mendapatkan percobaan gratis itu .

   Ini adalah perangkat lunak statistik yang memiliki banyak fitur untuk memenuhi kebutuhan pengguna. Ini juga kompatibel dengan Microsoft Excel dan Anda dapat menggunakannya di PC dan Mac.

   Untuk mengetahui lebih lanjut tentang itu klik di sini (4) .

5. SAS

   Harga: Anda dapat mengutip harga yang dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan Anda. Juga, uji coba gratis tersedia.

   Ini sempurna untuk analisis tradisional regresi linier. Ini memenuhi kebutuhan statistik khusus dan perusahaan-lebar.

   Untuk mengetahui lebih lanjut tentang itu klik di sini (5) .

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Analisis Regresi

Q. Apa itu Rumus Analisis Regresi?

A. Rumusnya adalah Y = MX + b

Di mana,

• Y adalah variabel dependen dari persamaan regresi.
• M adalah kemiringan persamaan regresi.
• X adalah variabel dependen dari persamaan regresi.
• b adalah konstanta persamaan.

T. Apa itu Analisis Regresi Berganda?

A. Analisis regresi berganda adalah metode statistik yang digunakan dalam memprediksi nilai variabel dependen dengan bantuan dua atau lebih variabel independen.

Q. Contoh Analisis Regresi Berganda

A. Dengan contoh regresi berganda, Anda dapat memprediksi tekanan darah seseorang dengan mempertimbangkan tinggi, berat, dan usianya. Di sini tekanan darah adalah variabel dependen dan yang lainnya adalah variabel independen.

T. Apa itu Analisis Regresi Sederhana?

A. Analisis regresi sederhana adalah alat statistik untuk menemukan hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen berdasarkan pengamatan masa lalu.

Q. Apa aplikasi dari Analisis Regresi?

A. Berikut adalah aplikasi dari Analisis Regresi:

• Anda dapat memprediksi keputusan masa depan.
• Ini membantu dalam mengoptimalkan proses.
• Ini membantu dalam memperbaiki kesalahan.
• Melalui analisis regresi, Anda dapat memperoleh wawasan yang lebih baik.

Pikiran Akhir

Lain kali seseorang di organisasi Anda mengajukan hipotesis di mana satu faktor akan memengaruhi faktor lain, mungkin Anda harus mempertimbangkan untuk melakukan analisis regresi untuk menentukan hasilnya. Proses pengambilan keputusan bisnis yang terinformasi dapat membantu mengalokasikan sumber daya secara efisien dan meningkatkan pendapatan dalam jangka panjang.