
Jasa Analisis Data Regresi Logistik Eviews Cepat Terpercaya
Jasa Analisis Data Regresi Logistik Eviews Cepat Terpercaya
Jasa Analisis Data Regresi Logistik Eviews Cepat Terpercaya – Master Konsultan melayani jasa analisis data Regresi Logistik menggunakan software EVies dan software lainnya dengan layanan yang cepat dan terpercaya serta memiliki keunggulan antara lain:
- Mendampingi klien sampai lulus
- Bersedia dihubungi setiap saat dengan respon yang cepat 7/24 tanpa hari libur termasuk tanggal merah dan hari minggu (akhir pekan)
- Perbaikan hasil pengerjaan jika ada revisi dari dosen
- Konsultasi gratis melalui tatap muka (bertemu langsung), telfon atau WhatsApp
- Garansi uang kembali 100% jika kami tidak bisa membantu, dengan catatan karena kesalahan kami Master Konsultan.
- Hadir di kota-kota besar di Indonesia seperti Surabaya, Yogyakarta, Medan, Padang, Bandung, Cimahi, Mojokerto, Malang dan kota lainnya.
- Melayani analisis data dan analisis data plus bab 4&5
- Harga wajar dan menyesuaikan dengan layanan yang diberikan. Artinya semakin mudah biayanya juga murah.
- No tipu-tipu. lihat testimonial
MASTER KONSULTAN – MELAYANI JASA ANALISIS REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN EVIEWS CEPAT DAN TERPERCAYA
ROY NUR HALIM – 081235850237
Regresi Logistik
Ada banyak riset dengan model kausalitas tetapi nilai variabel dependennya “terbatas”. Regresi logistik binari merupakan bentuk khusus regresi logistik dimana nilai variabel dependen ada 2 macam, misalnya status bangkrut/sehat.Asumsi pada regresi logistik
- Variabel dependen bersifat kategorikal
- Tidak ada korelasi yang signifikan antar variabel independen
- Jumlah observasi memadai (>100)
- Linieritas dalam format logit. Hubungan antara logit varibel dependen dengan variabel independen haruslah linier. Berikut ini adalah penjelasan dari probabilitas, odds, dan logit :
- Probabilitas = P = n / N
- Odds = P/(1 – P)
- Logit probabilitas = logaritma odds
logit(p) = log (p/(1-p)) = log(p) – log(1-p)
Untuk menentukan nilai parameter model regresi logistik prosedur yang lazim digunakan adalah maximum likelihood estimation (MLE) procedures. Rumus untuk penentuan parameter model adalah seperti ini :
Maximum Likelihood Estimation (MLE)
- Maximum Likelihood Estimation adalah teknik untuk memperkirakan nilai parameter model.
- The likelihood function (L) mengukur probabilitas kemunculan nilai variabel dependen tertentu (p1, p2, …, pn) dalam sampel dapat dituliskan seperti berikut :
L = Prob (p1* p2* * * pn) - Semakin tinggi L semakin tinggi prob menemukan p dalam sampel.
- MLE involves finding the coefficients (?, ?) that makes the log of the likelihood function (LL < 0) as large as possible
- Or, finds the coefficients that make -2 times the log of the likelihood function (-2LL) as small as possible
- The maximum likelihood estimates solve the following condition:
{Y – p(Y=1)}Xi = 0
summed over all observations, i = 1, …, n
Menginterpretasi koefisien model regresi logit
Ln[Odds(B|Perubahan)] = -1,609 + 3,806 (Perubahan)
- Slope (b= 3,806) merupakan tingkat perubahan “log (odds)” yang disebabkan perubahan variabel X (=perubahan)… tampak penafsiran ini “agak susah dipahami”
- Penafsuran yg lebih intuitif adalah memakai ‘odds ratio’ = p/(1-p). Karena
Hal tersebut dikarenakan : [p/(1-p)] = exp(? + ?X) - Maka exp(?) adalah efek variabel independen pada ‘odds ratio’
Uji signifikansi koefisien
- Hipotesis yg diuji mirip dengan yg kita temui dalam OLS, yaitu Ha: bi ? 0
- Tetapi untuk menentukan signfikansi bi kita memakai uji Wald yg mengikuti distribusi Chi-square dan dirumuskan sebagai berikut : z = (bi/(SEb))2 , rumus seperti ini biasa desebut Goodness of fit Model
- Uji goodness of fit menguji hipotesis sebagai berikut :
- Ada beberapa ukuran goodness of fit dalam regresi logit. Yg paling sederhana adalah dg ‘hit ratio’
- HR = rasio yang menggambarkan ketepatan ramalan fungsi logit.
- Ukuran lain adalah pseudo R2 :
MASTER KONSULTAN – MELAYANI JASA ANALISIS REGRESI LOGISTIK MENGGUNAKAN EVIEWS CEPAT DAN TERPERCAYA
ROY NUR HALIM – 081235850237