Interpretasi Regresi Logistik Binary Options

Regresi liniêre seperti yang kita ketahui Niet dapat menyelesaikan kasus dimana veranderlike afhanklik bersifat dikotomi Dan kategorie dengan dua term of lebih kemungkinan (ex. Sukses term of Gagal terpilih term of Niet terpilih lulus term of Niet lulus melakukan pembelian term of Niet mendapat promosi term of Niet, dan gelê-gelê) . Regresi Logistik umumnya melibatkan berbagai macam veranderlike prediktor Baik numerik ataupun kategorik, termasuk veranderlike dummy. Pada regresi liniêre, veranderlike prediktor yang digunakan biasanya numerik, tetapi Jika kita melibatkan campuran Antara numerik maupun kategorik kita dapat menggunakan regresi Logistik. Regresi Logistik membentuk persamaan term of fungsi dengan pendekatan maksimum waarskynlikheid, Yang memaksimalkan peluang pengklasifikasian objek Yang diamati menjadi kategorie Yang sesuai kemudian mengubahnya menjadi koefisien regresi Yang sederhana. Dua Waardering: Yang biasa digunakan sebagai veranderlike dependen Yang diprediksi n basiese 0 Dan 1 (ex. 1berhasil, 0gagal). Regresi Logistik menghasilkan rasio peluang (kans verhoudings) Antara keberhasilan term of kegagalan suatu dari die analise. Dapat kita contohkan dengan seorang tokoh Yang ingin menjadi Presi, Akan lebih Baik peluangnya Jika menjadi ketua Partai politik tertentu. Disini kans verhouding Yang dimaksud n basiese seberapa Besar peluang tokoh tersebut dengan mempertimbangkan veranderlike prediktor yang ada. Regresi Logistik Akan membentuk veranderlike prediktor / verant (log (p / (1-p)) yang merupakan kombinasi liniêre dari veranderlike Onafhanklike. Waardering: variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit. Asumsi-asumsi punte regresi Logistik Niet mengasumsikan voorlichting liniêre Antar veranderlike dependen as onafhanklike variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 veranderlike) variabel onafhanklike Niet harus memiliki keragaman Yang SAMA Antar Business Solutions Developer veranderlike Kategorie punte veranderlike onafhanklike harus terpisah Satu SAMA Lain term of bersifat eksklusif sampel Yang diperlukan punte Vrae oor nuwe Besar, minimum dibutuhkan hingga 50 sampel data teller aan sebuah veranderlike prediktor (bebas). Persamaan Regresi Logistik Regresi Logistik menghasilkan rasio peluang Yang dinyatakan dengan transformasi fungsi logaritma (teken), dengan demikian fungsi transformasi teken ataupun ln diperlukan teller aan p-waarde, dengan demikian dapat dinyatakan bahwa logit (p) merupakan log dari peluang (kans verhouding) term of waarskynlikheid verhouding dengan kemungkinan terbesar Waardering: peluang n basiese 1, dengan demikian persamaan regresi Logistik menjadi: logit (p) log (p / 1-p) ln (p / 1-p) dimana p bernilai Antara 0- 1. Model yang digunakan pada regresi Logistik n basiese: Meld (P / 1 8211 p) 0 1X1 2X2 8230. KXK Dimana p n basiese kemungkinan bahwa Y 1, dan X1, X2, X3 n basiese veranderlike Onafhanklike, dan b n basiese koefisien regresi. KONSEP Meld Odds, kans verhouding Logit (teken kans) merupakan koefisien helling (b) van vraag persamaan regresi. Helling disini n basiese perubahan Waardering: rata-rata dari Y dari satu eenheid perubahan Waardering: X Regresi Logistik melihat perubahan pada Waardering: variabel dependen Yang ditransformasi menjadi peluang, bukan Waardering: aslinya seperti pada regresi liniêre. Sebagai ilustrasi Jika Waardering: peluang n basiese 0,25, Maka Waardering: kans n basiese 3 (25. 75), sedangkan Jika Waardering: peluang 50, Maka Waardering: kans n basiese 1 (50. 50), term of Jika Waardering: peluang 0,33, Maka Waardering: kans n basiese 2 (33 67) dengan totale keseluruhan Waardering: peluang n basiese 1. Waardering: kans verhouding biasanya dapat kita Alles pada kolom B pada 8216variables in die equation8217 uitset SPSS. Kecocokan Model (model pas) Dan fungsi waarskynlikheid Waarskynlikheid berarti juga peluang term of probabilitas teller aan hipotesis tertentu. Seperti Yang kita ketahui pada kurva regresi liniêre kita Alles adanya voorlichting liniêre, peningkatan pada sumbu Y Akan diikuti dengan peningkatan pada sumbu X Dan sebaliknya. Tetapi pada regresi Logistik dengan Waardering: Y Antara 0 Dan 1, pendekatan liniêre Niet bisa kita Gebruik voorkeur. Oleh Karena itu Metode maksimum waarskynlikheid sangat berguna punte menentukan kecocokan model Yang tepat bagi persamaan Yang kita miliki. Hipotesis punte regresi Logistik Antara gelê: H0 Ketika persamaan regresi bernilai 0 logit (p) 0. H1 persamaan regresi berbeda nyata dari 0 logit (p) 8800 0. Regresi Logistik merupakan regresi nie liniêre dimana model Yang ditentukan Akan mengikuti Pola kurva liniêre seperti Gambar di VRAAG HIERONDER ini. Regresi Logistik juga menghasilkan rasio peluang (kans verhoudings) terkait dengan Waardering: setiap prediktor. Peluang (kans) dari suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas hasil Yang muncul Yang dibagi dengan probabilitas suatu kejadian Niet terjadi. Secara algemeen, rasio peluang (kans verhoudings) merupakan sekumpulan peluang Yang dibagi oleh peluang Ander. Rasio peluang bagi prediktor diartikan sebagai Vrae oor nuwe dimana peluang hasil meningkat (rasio peluang GT 1) term of turun (rasio peluang Dit 1) Ketika Waardering: variabel prediktor meningkat sebesar 1 eenheid. Lebih jelasnya kita dapat mengikuti ilustrasi berikut ini: Kita ingin mengetahui apakah berat Badan (weightgain) SAPI para peternak di kota elgrow bertambah signifikan term of Niet, dengan veranderlike prediktor n basiese seks Yang terdiri op hierdie manlike (M) term of vroulike (F), pemberian obat cacing (wurmmiddels) secara rutin sesuai dosis Yang dinyatakan dengan ja dan nie, dan biaya pemeliharaan per Bulan Yang dinyatakan punte VSA. Kali ini kita Akan menjalankan model logit menggunakan bantuan sagteware IBM SPSS versi 23, teller aan Yang masih menggunakan SPSS ernstig di bawahnya Jangan khawatir, Masih Minder lebih SAMA koq Cara aplikasinya, kamu bisa aflaai datanya disini 1. tahap belangrikheid data (misalnya dari presteer), Buka SPSS kamu, lêer GT Lees teks data, pada dialoog Kotak oop data, lêers van tipe GT en kies uitblink, Maka datanya muncul di Layar, kies Lalu Klik GT oop, kemudian dimunculkan lagi jendela opening data, kontrolelys seperti Gambar GT ok, data Resef masuk punte rekord SPSS, berikut n basiese dataview, Alles sususannya Niet beraturan, kamu bisa Atur punte veranderlike oog: Atur etiket, desimal, dan gelê-gelê punte veranderlike oog, 2. Tahap Análisis, ontleed GT regressie GT binêre logistieke, Setelah muncul jendela logistieke regressie, masukkan weightgain kedalam dependen, dan veranderlike kategorik yaitu seks Dan wurmmiddels ke Kotak covariates, Lalu Klik kategoriese, teller aan menyesuaikan tipe data veranderlike kategorik, Di jendela definieer covariates veranderlikes en kies verwysing kategorie eerste, kemudian Klik veranderinge GT voortgaan, klik volgende Lalu masukkan veranderlike kontinyu koste, ke-punte covariates, kemudian opsie, kemudian voortgaan GT ok, Maka outputnya Akan ditampilkan, Chi-Square model sebesar 18440, angka ini menjelaskan kemampuan model punte memprediksi veranderlike dependen weightgain. Dengan signifikansi 0000 LT 0,05, berarti terdapat peningkatan signifikansi dengan penambahan veranderlike seks, dan wurmmiddels, ke-punte model. -2 Log waarskynlikheid menjelaskan signifikansi model layaknya R-vierkante pada regresi liniêre OLS. Tabel Hosmer en Lemeshow toets menunjukkan Waardering: penambahan signifikansi model van vraag konstanta, dan model sesudah ditambahkan veranderlike Onafhanklike seks Dan wurmmiddels. Penambahannya cukup kecil dengan signifikansi 0631 (gt0.05). Kita Alles Terug pada uitset veranderlikes in die vergelyking menunjukkan model sesuai hipotesis nul term of model tanpa prediktor, uitsetveranderlikes nie in die vergelyking menunjukkan signifikansi Masinga-Masinga veranderlike Onafhanklike terhadap weightgain. Dari tabel dapat kita Alles bahwa veranderlike wurmmiddels (1) memberikan peningkatan Yang signifikan terhadap model (0000), sedangkan seks (1) Niet signifikan (0298). Tetapi secara keseluruhan signifikan terhadap perbaikan model (algehele statistieke, sig 0000). Dari uitset veranderlikes in die vergelyking persamaan Yang kita peroleh n basiese (Alles Waardering: pada kolom B): Teken kans (weightgain) B0 B1sex (1) B2anthelmintic (1) B3cost term of dengan Waardering: aslinya Meld kans (weightgain) -3.502 0,116sex (1) 2,638anthelmintic (1) 0,011cost Jika seks (1) 1 (Alles uitset kodering), anthelmintic (1) 1 (Alles uitset kodering), Dan Costus 100, Maka persamaannya menjadi: Teken kans (weightgain) -3.502 0.116 (1) 2638 (1) 0011 (100) Meld kans (weightgain) -3.502 0.116 2.638 1,1 Jika kita hilangkan teken Maka persamaan Akan-punte bentuk eksponensial: kans (weightgain) e -3.502 0.116 2.638 1,1 Interpretasi dari Persamaan teller aan setiap perubahan per eenheid pada veranderlike seks (1) (koding dummy teller aan veranderlike M / jantan), Akan meningkatkan weightgain sebesar 0116. Teller aan setiap kenaikan pada veranderlike wurmmiddels (1) sebesar 1 eenheid, Maka Akan meningkatkan weightgain sebesar 2638. Teller aan setiap penambahan sebesar US1 terhadap veranderlike koste, Maka Akan meningkatkan peluang weightgain sebesar 0011. Dari Waardering: signifikansi dapat kita simpulkan bahwa veranderlike Yang signifikan berpengaruh terhadap log kans (weightgain) n basiese pemberian obat cacing secara rutin (wurmmiddels (1)), dan kos dengan Waardering: signifikansi berturut-turut 0,02 Dan 0018 (pada tingkat signifikansi 95). Kemudian Mari kita interpretasikan Waardering: exp (B) pada uitset veranderlikes in die vergelyking di op hierdie: variabel seks (1) yang mengacu pada Man / Jantan, memiliki kecenderungan teller aan mendapatkan pertambahan berat Badan (weightg ain) 1122 kali daripada Vroulike / Betina Yang menjadi kategorie Verwysing Kita (INI n basiese koding dummy, dimana 0 teller aan F Dan 1 teller aan M). Veranderlike wurmmiddels (1) yang mengacu pada ja, dimana pemberian obat cacing secara teratur Dan sesuai dosis memiliki peluang sebesar 13988 kali daripada kategorie Verwysing kita Yang mengacu pada nee, dimana geen dinyatakan sebagai Niet memberikan asupan obat cacing secara rutin Dan sesuai dosis. veranderlike ini sangat signifikan mempengaruhi log kans (weightgain) dengan Waardering: signifikansi 0002. Veranderlike koste cenderung meningkatkan weightgain sebesar 0030 kali dengan Waardering: signifikansi Yang Baik yaitu 0018 LT 0,05. (Yoso) aflaai materi punte bentuk pdf di VRAAG HIERONDER ini gtgtgtTutorial hou voorsien Análisis Regresi Logistik biner / dikotomi dengan SPSS Pada hari sebelumnya Resef dibahas tentang KONSEP dari regresi Logistik biner. Sesuai dengan janji penulis Akan dibahas handleiding regresi Logistik biner dengan SPSS. (Kajak pemilu aja ya.:p). Teller aan hou voorsien kasus kali ini, terinspirasi dari tugas Business Solutions Developer perkuliahan Yang diambil dari tugas kakak tingkat. bisa dibilang copas la ya. TAPI, Jangan dilihat dari copasnya. TAPI Alles dari niatnya Dan keinginan teller aan saling berbagi semoga dapat membantu mengerjakan tugas, skripsi, tesis term of bahkan disertasi. Hou voorsien kasus Análisis Regresi Logistik biner: Dilakukan simulasi teller aan melihat pengaruh Antara veranderlike profitabilitas, kompleksitas bedrijfs-, opini ouditeur, likuiditas Dan ukuran bedrijfs - terhadap ketepatan penyampaian laporan finansieel tahunan bedrijfs-. Profitabilitas diukur dengan ROA veranderlike kompleksitas terdiri op hierdie 2 kategorik yaitu diberi angka 2 Jika mempunyai anak bedrijfs - as 1 Jika bedrijfs - Niet mempunyai anak bedrijfs - opini ouditeur diukur dengan 2 Jika mendapatkan opini wajar tanpa pengecualian as 1 teller aan opini yang lain likuiditas diukur dengan Huidige verhouding as ukuran bedrijfs - diukur dengan logaritma natuurlike markwaarde. Veranderlike terikatnya n basiese ketepatan penyampaian laporan finansieel, dengan Kode 1 teller aan bedrijfs - Yang tepat waktu Dan 0 teller aan bedrijfs - Yang terlambat. Data yang digunakan punte penelitian ini Nie sigbaar nie Verenigde mungkin kalau Teman ingin mencoba juga bisa didownload dibagian VRAAG HIERONDER Rijke ya. punte handleiding ini menggunakan SPSS 20.Langsung Saja ya dengan langkah-langkahnya. Langkah-langkah punte pengujian die analise regresi Logistik Pada posisi lêer Resef oop, Maka Akan terlihat pada Layar data tentang ketepatan penyampaian laporan finansieel bedrijfs - dengan sejumlah veranderlike-variabelnya. Teller aan menganalisis, langkah awalnya n basiese en kies menu te ontleed. kemudian en kies Regressie Dan Binary Logistieke. Maka Akan muncul aanskouing seperti di VRAAG HIERONDER ini. Masukan veranderlike Yang berfungsi sebagai veranderlike tak bebas dari boks veranderlike ke kolom afhanklik. Dan masukan ALLE Varibel bebas pada Kotak Covariate. Teller aan Metode word, kies Enter. Sebenarnya bisa dipilih Metode APA Saja Karena model Yang terbentuk Akan SAMA (punte artian penduga-penduga parameternya Akan memiliki Waardering:-Waardering: Yang SAMA). Akan tetapi, toegewezen Metode Voer, harus dilakukan Proses dua kali. Pertama, data di run dengan ALLE veranderlike teller aan mengetahui veranderlike mana Yang signifikan, setelah itu di hardloop lagi dengan menggunakan veranderlike Yang signifikan itu. Model Yang terbentuk Akan SAMA dengan model Yang diperoleh dengan Metode lain. Klik Kategoriese. masukkan ALLE veranderlike bebas Yang berbentuk kategorie pada Kotak koveranderlike ke punte Kotak kategoriese covariates. biarkan kontras pada verstek aanwyser. Teller aan verwysing kategorie en kies bagian kategorie yang akan dipakai sebagai Verwysing term of pembanding yang akan digunakan punte interpretasi kans verhouding. Dapat menggunakan kategorie akhir (vorige) term of kategorie pertama (eerste). Punte penelitian ini digunakan kategorie akhir (vorige). Kemudian Klik voort. Setelah itu en kies opsie. centang iterasie geskiedenis teller aan dapat mengetahui Proses iterasi Yang Resef berlangsung. Selain itu, Akan ditemukan Klassifikasie afgesny, Yang pada kondisi verstek Uitnodiging diisi dengan 0.5. Waardering: ini disebut dengan die snit waarde term of voor waarskynlikheid. peluang suatu observasi teller aan masuk ke Salah Satu Business Solutions Developer sebelum karakteristik veranderlike penjelasnya diketahui. Jika kita Niet mempunyai inligting oor tambahan tentang data kita, Maka kita bisa menggunakan verstek. Misalnya pada penelitian ini, sebelumnya Niet pernah dilakukan penelitian apakah ukuran bedrijfs - condong pada satu sisi. dengan alasan ini, dapat digunakan klassifikasie afgesnyde sebesar 0,5. Egter, misalnya pada Ada penelitian gelê Yang Resef meneliti Maka bisa dinaikkan / diturunkan klassifikasie afgesnyde sesuai hasil penelitian. Punte penelitian ini ALLE veranderlike numerik punte verstek 0,5. Abaikan bagain yang lain, klik voortgaan. Abaikan bagian yang lain, dan tekan OK Maka Akan keluar dari uitset Regresi Logistik. Intrepretasi Hasil die analise regresi Logistik Setelah keluar dari uitset hasil hardloop data di SPSS Maka diperoleh hasil die analise sebagai berikut: Identifikasi Data Yang Hilang Pada tabel di op hierdie, dapat dilihat Niet Ada data Yang hilang (ontbreek gevalle). Pemberian Kode veranderlike verant oleh SPSS Menurut pengkodean SPSS, Yang termasuk kategorie Sukses n basiese penyampaian laporan finansieel tahunan Yang tepat. Pemberian Kode teller aan veranderlike penjelas Yang kategorik Pengkodean veranderlike penjelas hanya dilakukan teller aan veranderlike penjelas Yang kategorik Karena Akan dibentuk dummy veranderlike. Penelitian ini menggunakan dua veranderlike penjelas Yang kategorik yaitu veranderlike Opini as veranderlike Kompleksitas. Teller aan veranderlike opini. nantinya yang akan digunakan sebagai verwysing kode (Kode pembanding) n basiese Wajar tanpa Pengecualian (Alles pada tabel di op hierdie bagian parameter codings Yang berkode Nol). Sementara teller aan veranderlike Kompleksitas. Yang menjadi Kode pembanding n basiese Punya anak bedrijfs-. Kode pembanding ini akan digunakan teller aan interpretasi kans verhouding. Uji Signifikansi Model Dari hasil SPSS dapat digunakan tabel 8220 Omnibus Toetse van Model Coëfficiënten 8221 teller aan melihat hasil pengujian secara simultaan pengaruh veranderlike bebas ini. Berdasarkan tabel di op hierdie diperoleh Waardering: Sig. Model sebesar 0.000. Karena Waardering: ini lebih kecil dari 5 Maka kita menolak Ho pada tingkat signifikansi 5 sehingga disimpulkan bahwa veranderlike bebas yang digunakan, secara bersama-sama berpengaruh terhadap ketepatan penyampaian laporan finansieel suatu bedrijfs-. Term of minimale Ada Satu veranderlike bebas Yang berpengaruh. Persentase Ketepatan Klasifikasi (persentasie korrek) Persentase ketepatan model punte mengkasifikasikan observasi n basiese 78,6 persen. Artinya dari 70 observasi, Ada 55 observasi Yang tepat pengklasifikasiannya oleh model regresi Logistik. Vrae observasi Yang tepat pengklasifikasiannya dapat dilihat pada skuins Utama. Uji Parsial Dan Pembentukan Model Pada Uji diharapkan Ho Akan ditolak sehingga veranderlike yang sedang diuji masuk ke punte model. Dengan bantuan tabel 8220Variables in Die Equation8221 dapat dilihat veranderlike mana Saja Yang berpengaruh signifikan sehingga bisa Ingevuld ke model. Jika Waardering: sig. lta Maka Ho ditolak. Berdasarkan hasil di op hierdie diketahui bahwa terdapat 2 veranderlike bebas Yang signifikan berpengaruh terhadap ketepatan penyampaian laporan finansieel bedrijfs - Karena Masinga-Masinga veranderlike tersebut memiliki Waardering: signifikansi Yang lebih kecil dari A5. Veranderlike-veranderlike tersebut n basiese Profitabilitas (Sig.0.004) Dan Likuiditas (Sig.0.000). Model Yang terbentuk n basiese: Dimana: X1i Profitabilitas X2i Likuiditas i1,2,8230, N 7. Interpretasi kans verhouding Waardering: Odds ratio ini juga disediakan oleh tabel 8220 veranderlikes in die vergelyking 8221 pada kolom Exp (B): Berdasarkan hasil di op hierdie kita dapat menginterpretasikan kans verhouding sebagai berikut: Jika Vrae profitabilitas bedrijfs - bertambah 1 eenheid Maka kecendrungan bedrijfs - tersebut teller aan tepat waktu menyampaikan laporan finansieel menjadi 2.780 kali lipat. Sebuah bedrijfs - Yang Niet mempunyai anak bedrijfs - Akan memiliki kecenderungan teller aan menyampaikan laporan finansieel secara tepat waktu sebesar 3,057 kali dibanding bedrijfs - Yang memiliki anak bedrijfs - (merujuk pada verwysing kode). Bedrijfs - dengan opini ouditeur n basiese opini gelê cenderung 0,848 kali (lebih rendah) teller aan tepat waktu punte menyampaikan laporan finansieel dibanding dengan bedrijfs - Yang Wajar tanpa Pengecualian. Jika Bedryfsverhouding pada likuiditas bertambah 1 persen Maka bedrijfs - Akan cenderung 1,708 kali teller aan tepat waktu menyampaikan laporan keuangannya. Ketika ukuran bedrijfs - bertambah 1 eenheid Maka bedrijfs - tersebut cenderung 1,123 kali teller aan tepat waktu punte menyampaikan laporan keuangannya. Buat Yang ingin mencoba silahkan aflaai filenya dibawah ini: handleiding reglog biner (SPSS 20) Geskryf deur: Nasrul Setiawan Terima kasih Uitnodiging membaca article Análisis regresi / Regresi Logistik / SPSS dengan judul Tutoriaal hou voorsien Análisis Regresi Logistik biner / dikotomi dengan SPSS. Anda bisa boekmerk Besigtig ini dengan URL statistikceria. blogspot / 2013/01 / handleiding-die analise-regresi-Logistik. Apabila Ada yang Minder jelas silahkan tinggalkan Kommentaar term of pesan. Konsep Regresi Logistik Biner / Dikotomi Análisis regresi Logistik merupakan Metode die analise Yang biasanya digunakan oleh mahasiswa punte menyelesaikan skripsi berkaitan dengan skripsi tentang persepsi. bahasa Gallië Metode ini biasa disebut reglog. Teller aan pembahasan kali Akan dibahas materi reglog dulu. Dan Akan dilakukan teller aan hou voorsien kasusnya dengan sagteware SPSS. FACILE-mudahan bisa membantu para cendikiawan Muda termasuk penulis sendiri. hehehhe Análisis regresi Logistik digunakan teller aan menjelaskan voorlichting Antara veranderlike verant Yang berupa data dikotomik / biner dengan veranderlike bebas Yang berupa data berskala interval Dan term of kategorik (Hosmer Dan Lemeshow, 1989). Veranderlike Yang dikotomik / biner n basiese veranderlike Yang hanya mempunyai dua kategorie Saja, yaitu kategorie Yang menyatakan kejadian Sukses (Y1) Dan kategorie Yang menyatakan kejadian gagal (Y0). pada model model lineêre algemeen komponen acak Niet harus mengikuti sebaran normale, TAPI harus masuk punte sebaran keluarga eksponensial. Sebaran Bernoulli termasuk punte Salah Satu dari sebaran keluarga eksponensial. Veranderlike verant Y ini, diasumsikan mengikuti Distribution Bernoulli. Timbul gevra: Perbedaan Antara regresi Logistik dengan die analise regresi biasa kenapa Niet Pakai die analise regresi biasa aja Sebenarnya teller aan masalah diatas bisa digunakan die analise regresi OLS. Tapi harus Voldoet aan asumsi bahwa 0 LT E (Yi 247 xi) Dit 1. Egter persyaratan tersebut Sulit teller aan terpenuhi. sehingga Metode regresi OLS Minder cocok teller aan data kuantitatif Dan lebih Baik menggunakan Metode regresi Logistik. hou voorsien kasus punte regresi logsitik biner: Pengaruh Tingkat Opvoedkunde, Lapangan Kerja yg dimasuki, Pendapatan, Pengeluaran, Vrae ART terhadap status kemiskinan (Miskin / Niet Miskin). Pengaruh Pendapatan Keluarga, Banyaknya Lid Keluarga, Account Ruma, Usia Kepala Keluarga terhadap Kepemilikan Ruma (Punya Ruma / Niet) Berdasarkan dua hou voorsien tersebut mungjkin Uitnodiging membuka pikiran teller aan kasus seperti APA regresi Logistik digunakan. intinya veranderlike dependentnya dikotomi artinya memiliki dua kategorie seperti pada kasus diatas Yang ditebal. Kenapa Cuma dua kategorie aja Niet bisa lebih dari Tiga kategorie teller aan Metode ini Niet bisa Karena hanya bisa dua sesuai dengan namanya. teller aan masalah diatas Ada Metode gelê Yang bisa digunakan yaitu regresi Logistik ordinale. Bagaimana langkah-langkah term of prosedur statistiknya sebagai Verwysing buat skripsi. hehehe Bentuk algemeen model peluang regresi Logistik dengan p veranderlike penjelas, diformulasikan sebagai berikut: dengan (x) n basiese peluang kejadian Sukses dengan Waardering: probabilita 08804 (x) 88041 Dan J n basiese Waardering: parameter dengan j 1,2. p. (X) merupakan fungsi yang nie liniêre, sehingga perlu dilakukan transformasi ke punte bentuk logit teller aan memperoleh fungsi Yang liniêre agar dapat dilihat voorlichting Antara veranderlike bebas as veranderlike Niet bebas. Dengan melakukan transformasi dari logit (x), Maka didapat persamaan Yang lebih sederhana, yaitu: Jika dari beberapa veranderlike bebas Ada yang berskala nominale term of ordinale, Maka veranderlike tersebut Niet Akan tepat Jika Ingevuld punte model logit Karena angka-angka yang digunakan teller aan menyatakan tingkatan tersebut hanya sebagai identifikasi Dan Niet mempunyai Waardering: numerik punte situasi seperti ini diperlukan veranderlike dummy. Teller aan veranderlike bebas dengan Skala ordinale maupun nominale dengan k kategorie, Akan diperlukan sebanyak k-1 variabel dummy. Asumsi-asumsi punte regresi Logistik: Niet mengasumsikan voorlichting liniêre Antar veranderlike dependen as onafhanklike Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 veranderlike) Variabel onafhanklike Niet harus memiliki keragaman Yang SAMA Antar Business Solutions Developer veranderlike Kategorie punte veranderlike onafhanklike harus terpisah Satu SAMA Lain term of bersifat eksklusif Sampel Yang diperlukan punte Vrae oor nuwe Besar, minimum dibutuhkan hingga 50 sampel data teller aan sebuah veranderlike prediktor (bebas). Pendugaan Parameter Metode teller aan mengestimasi parameter-parameter Yang Niet diketahui punte model regresi Logistik Ada 3 yaitu: 1. Metode kemungkinan Maksimum (maksimum waarskynlikheid Metode) 2. Metode kuadrat terkecil tertimbang noniterasi (Noniterative gewig minste vierkantmetode) 3. Análisis fungsi diskriminan (Diskriminant fuction Ontleding) Pada dasarnya metode Maksimum Waarskynlikheid merupakan metode kuadrat terkecil tertimbang dengan beberapa Proses iterasi, sedangkan metode noniterative gewig minste vierkant metode hanya menggunakan Satu kali iterasi. kedua Metode ini asymptoticaly ekwivalent. artinya Jika ukuran sampel Besar keduanya Akan menghasilkan beramer Yang identik. Use fungsi diskriminan mensyaratkan veranderlike penjelas Yang kuantitatif berdistribusi normaal. Oleh Karena itu, penduga dari fungsi diskriminan Akan oor skatting Bila veranderlike penjelas Niet berdistribusi normaal. Dari Ketiga metodei di op hierdie, Metode Yang banyak digunakan n basiese Metode Maksimum waarskynlikheid dengan alasan lebih praktis (Nachrowi Dan Usman, 2002). Metode maksimu likelihoood ini menduga parameter dengan Waardering: Yang memaksimumkan fungsi waarskynlikheid (kans funksie). Uji Signifikansi Model teller aan mengetahui pengaruh veranderlike bebas terhadap veranderlike Niet bebas secara bersama-sama (algehele) di punte model, dapat menggunakan Uji aanneemlikheidsverhouding. Hipotesisnya n basiese sebagai berikut: Ho: 1 2. p 0 (Niet Ada pengaruh veriabel bebas secara simultaan terhadap veranderlike tak bebas) H1: minimale Ada Satu j 8800 0 (Ada pengaruh paling sedikit Satu veriabel bebas terhadap veranderlike tak bebas) teller aan j 1,2. p Statistik Uji yang digunakan n basiese: Kyk Maksimum Lieklihood dari model reduksi (verlaagde Model) term of model Yang terdiri dari konstanta Saja Lp Maksimum Waarskynlikheid van vraag model penuh (Full Model) term of dengan ALLE veranderlike bebas. Statistik G2 ini mengikuti Distribution Khi-kuadrat dengan derajad bebas p sehingga hipotesis ditolak Jika p-waarde LT, Yang berarti veranderlike bebas X secara bersama-sama mempengaruhi veranderlike tak bebas Y. Uji Parsial Dan Pembentukan Model Pada umumnya, tujuan analsis statistieke n basiese teller aan Mencari model Yang cocok Dan keterpautan Yang kuat Antara model dengan data yang ada. Pengujian keberartian parameter (koefisien) secara parsial dapat dilakukan terme op Uji Wald dengan hipotesisnya sebagai berikut: Ho: j 0 (veranderlike bebas ke j Niet mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap veranderlike Niet bebas) H1: J 8800 0 (veranderlike bebas ke j mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap veranderlike Niet bebas) teller aan j 1,2. p dengan statistieken Uji sebagai berikut: Hipotesis Akan ditolak Jika p-waarde Dit Yang berarti veranderlike bebas XJ secara gedeeltelike mempengaruhi veranderlike Niet bebas Y. kans verhouding kans verhouding merupakan ukuran Risiko term of kecenderungan teller aan mengalami kejadian 8216sukses 8216 Antara Satu kategorie dengan kategorie Ander, didefinisikan sebagai verhouding van vraag kans teller aan xj 1 terhadap xj 0. kans verhouding ini menyatakan Risiko term of kecenderungan pengaruh observasi dengan xj 1 n basiese berapa kali lipat Jika dibandingkan dengan observasi dengan xj 0. teller aan veranderlike bebas Yang berskala kontinyu Maka interpretasi dari koefisien j pada model regresi Logistik n basiese setiap kenaikan c eenheid pada veranderlike bebas Akan menyebabkan Risiko terjadinya Y 1, n basiese exp (CJ) kali lebih Besar. Kans verhouding dilambangkan dengan, didefinisikan sebagai perbandingan dua Waardering: kans xj 1 Dan xj 0, sehingga: Siang mas. Ek was Echa. ingin menanyakan..pada penelitian Saya (data nie parametrik, var dependen Dan Onafhanklike keduanya rasio) didapat hasil korelasi Spearman yg bermakna. Ek was ingin melanjutkan regresinya..tp setelah Saya Uji regresi liniernya trnyt residualnya Uji Kolmogorov Niet terdistribusi normale juga..hehhe. Sebaiknya Saya menggunakan regresi APA ya mas apakah ure menggunakan regresi Logistik (pdhal data Saya rasio) .. mhn pencerahannya ya mas..tksh bnyk Siang. kalau datanya rasio mungkin lebih Baik menggunakan korelasi Pearson. kalau datanya Niet normale bisa dicoba transformasi dulu variabelnya mas. Assalamu39alaikum. Ka, Mau Tanya. So logit, Kalo Salah Satu veranderlike prediktor Yang bentuknya logaritma natuurlike (ln), misanya veranderlike pengeluaran punte bentuk ln, itu gimana interpretasi kans verhouding nya APA SAMA aja Kaya di die analise regresi liniêre Misal kans verhouding nya 3, berarti tiap kenaikan Satu persen pengeluaran, kecenderungan quotsuksesquot Akan meningkat sebesar 3 kali. APA seperti itu terimakasih. jazakumullaahu khairan. Wa39alaikumsalam, knapa di-ln-kn dek herstel variabelnya Yang mentah Saja, Niet usah ditransformasi, supaya reglognya Niet mubazir. sama2 dek. di-ln-kn, tujuannya biar mempermudah interpretasi ka, TAPI ternyata malah bingung Cara nginterprestinya. Kalo GAK di-ln-kn, Ketika kans nya 2, berarti intrpretasinya: setiap pertambahan quotsatuquot roepia pengeluaran, meningkatkan kecenderungan quotsuksesquot sebesar 2x, apakah seperti itu belastings dari quotreglognya mubadzirquot itu GWN Makanya Niet usah di-ln-kan dek, selain JD makin Susa interpretasi, biasanya transformasi dilakukan teller aan menormalkan data, sementara Metode reglog Niet butuh asumsi normalitas. Reglog itu Metode Yang persyaratannya paling ringan di Antara Metode regresi gelê, jadi kalau datanya diperlakukan seperti Ketika memakai regresi biasa (yg syaratnya banyak) itu menurut Saya mubazir. Assalamu39alaykum Mas Chalik Mawardi. Mohon izin Saya ikut nanya juga ya, sedang menyusun skripsi. Ada beberapa Vrae: 1. Apakah Data berskala Ordinale bisa hanya terdiri dari dua kategorie Contohnya para pelamar PNS dikategorikan menjadi quotlulus tesquot Dan quottidak lulus tesquot. 2. Variabel penelitian Saya hanya terdiri dari satu veranderlike dependen Dan Satu veranderlike Onafhanklike. Veranderlike dependennya Sebenarnya terdiri dari 4 kategorie, tetapi bisa juga diolah menjadi dikotomi. Sedangkan teller aan veranderlike independennya interval, tetapi juga bisa diolah menjadi dhikotom. Mohon Saran Mas Chalik sebaiknya Saya menggunakan Metode statistieken APA Terima kasih sebelumnya. Wa 39alaikummsalam 1. Niet, ordinale itu maksudnya, kategorie, TAPI memiliki tingkatan, berapapun banyaknya kategorie tersebut. Misal, data posisie siswa / i, IP mahasiswa / i, jabatan pekerja, jenjang Opvoedkunde (SD, SMP, SMA), DSB 2. Kalau dilihat dari Account datanya, bisa Pakai regresi Logistik term of Probit assalamualaikum, mas Saya Mau nanya. Ek was masih plaas Nog geen paham Vrae of Use veranderlike dummy. jadi penelitian Saya tu datanya ordinale dengan Satu veranderlike Onafhanklike Dan Satu veranderlike dependen. TAPI penelitian Saya ini dilakukan pada dua Business Solutions Developer yaitu Business Solutions Developer sasaran Dan Business Solutions Developer kontrol. sebelumnya Saya meneliti korelasi veranderlike x terhadap y pada Business Solutions Developer sasaran, Next Saya bandingkan dengan Business Solutions Developer kontrol mana Yang pengaruhnya lebih Besar terhadap veranderlike y. Dosen Saya menyarankan teller aan di dummy, TAPI Saya blm paham mas. mohon pncerahannya bgmn caranya, hierdie uitstekende apakah bisa menggunakan SPSS term of gimana mas terimakasih sebelumnya. Pagi Pak, Saya Mau bertanya bagaimana Cara mengolah regresi Logistik dengan veranderlike dependen 2 kategorie TAPI veranderlike independennya Ada Tiga kategorie. Misal dependennya menerima opini lopende saak diberi Kode 1 Dan menerima opini nie lopende saak 0 Lalu independennya kondisi finansieel bangkrut diberi Kode 1, rawan diberi Kode 0, sehat diberi Kode -1. Mohon pencerahannya pak, makasi teller aan kemudahan Coba ganti Kode veranderlike independennya menjadi 1, 2 Dan 3. Vrae reaksie pada veranderlike Onafhanklike Niet masalah masih bisa dijalankan dengan program Popüler seperti SPSS. Coba Buka SPSS GT hierdie uitstekende die analise GT regressi GT logistieke biner (binêre logistieke). taruh veranderlike Onafhanklike di covariate. itu Jika ingin menggunakan Logistik biner. Jika ingin menggunakan Logistik algemene Maka bisa Buka SPSS hierdie uitstekende die analise GT logistieke GT algemene GT taruh di koveranderlike digunakan Jika veranderlike kategorik. Coba dulu yaaRegresi Logistik (logistieke regressie) Sebenarnya SAMA dengan die analise regresi berganda. hanya veranderlike terikatnya merupakan veranderlike dummy (0 Dan 1). Sebagai hou voorsien, pengaruh beberapa rasio finansieel terhadap keterlambatan penyampaian laporan finansieel. Maka veranderlike terikatnya n basiese 0 Jika terlambat as 1 Jika Niet terlambat (tepat). Regresi Logistik Niet memerlukan asumsi normalitas. meskipun screening data uitskieters tetap dapat vertaal. Teller aan asumsi multikolinearitas pada regresi Logistik silahkan Simak di hier een. Interpretasi regresi Logistik menggunakan vreemde verhouding term of kemungkinan. Sebagai hou voorsien, Jika rasio finansieel ROA meningkat sebesar 1 Maka kemungkinan ketepatan menyampaikan laporan finansieel meningkat sebesar 1,05 kali. Berarti semakin Tinggi ROA kemungkinan tepat semakin Tinggi. Term of Jika rasio finansieel DER meningkat sebesar 2 Maka kemungkinan ketepatan penyampaian laporan finansieel meningkat sebesar 0,98 kali term of bisa dikatakan menurun Karena lebih kecil dari 1 Yang berarti kemungkinan terlambat semakin Tinggi. Berikut n basiese simulasi Toepassingsagteware regresi Logistik (logistieke regressie) dengan SPSS Weergawe. 11.5. Hou voorsien tabulasi data dengan 84 sampel bisa di aflaai di hier een. Tampilannya pada SPSS Weergawe 11.5 Minder lebih seperti ini Simulasi n basiese teller aan melihat pengaruh Antara veranderlike profitabilitas, kompleksitas bedrijfs-, opini ouditeur, likuiditas Dan ukuran bedrijfs - terhadap ketepatan penyampaian laporan finansieel tahunan bedrijfs-. Profitabilitas diukur dengan ROA kompleksitas diukur dengan 1 Jika mempunyai anak bedrijfs - Dan 0 Jika bedrijfs - Niet mempunyai anak bedrijfs - opini ouditeur diukur dengan 1 Jika mendapatkan opini wajar tanpa pengecualian Dan 0 teller aan opini yang lain likuiditas diukur dengan Huidige verhouding as kompleksitas diukur dengan logaritma natuurlike markwaarde . Nah veranderlike terikatnya n basiese ketepatan penyampaian laporan finansieel dengan Kode 1 teller aan bedrijfs - Yang tepat waktu Dan 0 teller aan bedrijfs - Yang terlambat. Klik spyskaart analiseer, kies Binary Logistieke, seperti ini: Jika anda benar, Maka Akan keluar spyskaart boks teller aan regresi Logistik. Masukkan veranderlike ketepatan ke punte boks afhankelijke, dan masukkan veranderlike bebas ke punte boks covariate. Lalu Klik pada opsies, sehingga Akan keluar boks seperti ini: Beri Tanda centang seperti pada Gambar di op hierdie Lalu Klik voortgaan sehingga Akan dikembalikan pada menu boks Logistik Dan tekan OK. Program Akan melakukan perhitungan secara otomatis, dan hasil selengkapnya dapat anda bandingkan dengan data Yang Resef anda aflaai Interpretasinya n basiese sebagai berikut: Pertama. Melihat kelayakan model dengan menginterpretasikan uitset berikut ini: Waardering: -2 Teken Waarskynlikheid n basiese sebesar 96607 yang akan dibandingkan dengan Waardering: Chi Square pada Taraf signifikansi 0,05 dengan DF sebesar N-1 dengan N n basiese Vrae sampel, berarti 84 8211 1 83. Dari tabel Chi Square, diperoleh nilainya n basiese 100744. Jadi -2 Meld Waarskynlikheid Dit Chi Square (96607 LT 100,74) Jika konstanta Saja Ingevuld Niet layak, ALLE veranderlike bebas Ingevuld juga Niet layak, TAPI kan ada penurunan -2 Teken Waarskynlikheid. Yup penurunannya n basiese sebesar 96.607 8211 84.877 11,73. Term of kalau mans ngitung handleiding, Uitgawe SPSS juga Resef memberikan Waardering: itu yaitu sebagai berikut: Nah kelihatan kan kalau uitset selisihnya n basiese sebesar 11729 Dan mempunyai signifikansi 0039 LT 0,05. Kalau masih Minder puas, bisa dilihat Waardering: Hosmer en Lemeshow toets. Hosmer Dan Lemeshow Toets n basiese teller aan melihat apakah data empiris cocok term of Niet dengan model term of dengan kata gelê diharapkan Niet Ada perbedaan Antara data empiris dengan model. Model Akan dinyatakan layak Jika signifikansi di op hierdie 0,05 term of -2 Teken Waarskynlikheid di VRAAG HIERONDER Chi Square Tabel. Hati-hati, ini berkebalikan dengan Uji yang lain sebelumnya. Tampak kan bahwa Waardering: Hosmer en Lemeshow Toets n basiese sebesar 9778 dengan signifikansi 0281 GT 0,05. Berarti model n basiese fiks as model dinyatakan layak Dan boleh diinterpretasikan. Gambar di op hierdie memberikan Waardering: Nagel Kerke R Square sebesar 0191 Yang berarti bahwa kelima veranderlike bebas mampu menjelaskan varians ketepatan penyampaian laporan finansieel sebesar 19,1 Dan sisanya yaitu sebesar 80,9 dijelaskan oleh faktor gelê. Pengujian hipotesis penelitian dilihat dengan uitset berikut ini: Alles aja signifikansinya, Yang di VRAAG HIERONDER 0,10 (10) berarti signifikan berpengaruh term of hipotesis verdien punte. Pembahasannya silahkan dikaitkan dengan teori Yang Huidige ontwikkeling di Awal. Silahkan aflaai materi di op hierdie di hier een Dan Jika memerlukan lêer data hou voorsien silahkan aflaai di hier een Malam mas Mau nanya, Kalo v. dummy yg digunakan D1 bedrijfs - yg melakukan voorraad verdeel as D0 bedrijfs - yg Niet melakukan voorraad verdeel, punte periode 4tahun itu pemberian KMR 1 Dan 0 teller aan setiap 1 bedrijfs - slma 4thn gimana Misalkn tahn2009-2012 bedrijfs - A melakukan aa PDA thn 2010 apakh pmberian Kode 1 hnya PDA thn 2010 sdngkn teller aan thn 08,11amp12 diberi kode0, term of pemberian Kode 1 PDA bedrijfs - A yg SDH melakukan SS padathn 09-12. Terima kasih mohon bntuannya mas Kalau melalukan diberi 1, Niet melakukan diberi Kode 0. Selesai. Terima kasih. mas, Saya Mau Tanya, Ek was SDH Uji Logistik Dan hasilnya signifikan dibawah 0,05 Egter betanya bernilai negatif padahal teori yang ada harusnya voorlichting nya positif, kata Dosen Saya dit dikarenakan data nya Niet normale, teller aan menormalkan data di Uji Logistik dit bagaimana ya mas sedangkan banyak buku mengatkan bahwa Uji Logistik Niet perlu Uji normalitas trimakash Regresi Logistik Niet memerlukan asumsi normalitas. Terima kasih. Selamat SIANG pak, Saya Mau Tanya, judul skripsi Saya die analise Faktor2 Yang mempengaruhi persepsi pelaku UKM terhadap penyusunan laporan finansieel, Saya menggunakan veranderlike dummy, Baik veranderlike dependen maupun Onafhanklike. Regresi apakah Yang cocok teller aan penelitian Saya tersebut regresi lineêre berganda term of regresi Logistik mohon pencerahannya. Terima kasih Kalau dependen dummy Gebruik voorkeur Logistik. Terima kasih. Selamat Malam pak, Saya ingin bertanya. Ek was sedang menyusun tesis. Punte penelitian Saya menggunakan veranderlike dummy teller aan veranderlike dependen. Sedangkan teller aan veranderlike Onafhanklike sebanyak 4. Dimana 2 veranderlike Onafhanklike diukur terme op kuesioner dengan Skala Likert, sedangkan 2 veranderlike Onafhanklike Ander diukur van terme data sekuder dengan Skala nominale. Apakah penelitian Saya bisa dianalisis menggunakan regresi Logistik adakah Literatur Yang bisa mendukung Terimakasih. Bisa. Terima kasih. mas, Saya Mau nanya. judul penelitian Saya penerapan sistem inligting oor geografis punte pemetaan kejadian DBS di Wilker puskesmas. Account penelitiannya deskriptif kuantitatif. veranderlike bebas: curah hujan, kelembaban, kepadatan penduduk, ABJ, (Skala interval) umur, JK, Opvoedkunde, pekerjaan, keberadaan Teman hias, keberadaan brg2 bekas, kondisi ventilasi (nominale), suhu (rasio) veranderlike terikat nya itu ada penyebaran penyakit (interval) SAMA status penderita (nominale) Ek bingung Mau menggunakan Uji APA mas. yg cocok buat penelitian Saya. mohon bantuannya terimakasih .. Silahkan Simak di rujukan penelitian terdahulu Anda. Terima kasih. Assalamu39alaikum .. min, Mau Tanya. kalau kita meneliti tentang pengaruh 3 veranderlike bebas terhadap veranderlike terikat Yang datanya diambil dari 10 bedrijfs - misalnya, data manakah Yang seharusnya diinput ke punte SPSS apakah data rata-rata masing2 veranderlike bebas Dan terikatnya, apakah Waardering: maksimal term of Waardering: minimumnya Terima kasih, min. Simak di Metode penelitian Anda, Alles pada definisi operasional veranderlike. Terima kasih. Selamat SIANG pak, Saya Mau bertanya, seperti hou voorsien Yang bapak berikan tentang oudit vertraging diatas, dengan veranderlike indpendennya terdiri dari Skala rasio Dan Skala nominale Yang menggunakan veranderlike dummy, kira2 Metode regresi seperti APA Yang cocok digunakan teller aan pengujian, apabila oudit delaynya dihitung berdasarkan Vrae hari keterlambatan. Bukan menggunanakan veranderlike dummy. Lebih Baik menggunaka regresi berganda term of regresi Logistik Terimakasih Silahkan Alles rujukan penelitian terdahulu Anda. Terima kasih. Selamat seer pak. Ek was Mau Tanya veranderlike dependen Saya tentang pemahaman Standaard akuntansi dimana kuesioner Saya berbentuk Vrae tentang dimana hanya Ada dua antwoord benar Dan Salah. analisisnya GWN ya pak Pak, Saya Mau bertanya lagi. Ek was sedang mengerjakan skripsi dengan regresi Logistik. 1. Di tabel Uji Wald, veranderlike cr Saya Waardering: beta as s. e nya 0000 signya 0406. Itu kenapa BISA 0000 ya Pak jadi bingung Kalo Bikin persamaannya. Apa Karena timpang ya Pak datanya Waardering: variabel cr bisa diatas 100 sedangkan veranderlike gelê (der, NPM, groei) kebanyakan dibawah 10. 2. Jika SIG nya 0000 itu menunjukkan signifikan. Betul Pak Mohon jawabannya Pak. Terima kasih sebelumnnya. 1. Coba diperbanyak angka di belakang Koma, Rijke kelihatan. 2. Betul. Terima kasih. Pak, apakah Ada Cara teller aan menghitung Vrae monster yg dibutuhkan Ketika ingin menggunakan regresi Logistik Apakah disesuaikan dengan Vrae veranderlike Onafhanklike term of bagaimana Terima Kasih Selamat Malam pak..saya ingin bertanya..bagaimana menyusun Vrae kuesioner Jika sampelnya terbagi menjadi 2 Business Solutions Developer. apakah Saya harus menyusun Vrae Yang bisa beantwoord keduanya. term of memang Ada beberapa Vrae tertentu dari totale seluruh Vrae di kuesioner Yang memang toegewezen aan 1 Business Solutions Developer Saja. Terima kasih Jika ingin mengukur Hal Yang SAMA, tentunya harus menggunakan Alat ukur Yang SAMA. Terima kasih. Assalamualaikum Saya Mau Tanya mas, Kalau secara keseluruhan Variabel berpengaruh negatiewe berarti tak memiliki pengaruh beduidende ya Apakah itu Rijke bermasalah term of Niet masKONSEP REGRESI LOGISTIK hou voorsien dengan SPSS 16 (kasus Binary Reglog) Malam ni Sobat ALLE. Wah Wah Wah. Pada gimana NIH kabarnya Moga Baik Dan sehat-sehat Saja ya hehehe. Yap, s ekarang kita Belajar lagi Yuk materi yang baru. Nah, kali ini Saya Mau ngebahas Dan ngasi hou voorsien teller aan Metode statistieken Regresi Logistik. Kalau Sobat pernah Baca postingan Saya tentang meervoudige regressie. Maka bedanya Ada pada Skala data veranderlike terikatnya snik. Teller aan regresi Logistik, Skala data veranderlike terikat (Y) n basiese kategorik (nie metrik). Ya bisa dua kategorie, lebih dari dua (banyak kategorie) Dan bisa juga Skala datanya ordinale kategorik. Demikian.