Modul 5 : ESPA4224 - Statistika Ekonomi dan Bisnis

ESPA4224 - STATISTIKA EKONOMI DAN BISNIS

RANGKUMAN

MODUL 5

Asumsi - asumsi Regresi OLS

Kegiatan Belajar 1

Asumsi - asumsi yang Mendasari Regresi OLS

1. Model regresi linier yang didasarkan metode kuadrat terkecil biasa ( ordinary least square estimators ) dapat dipergunakan untuk membuat estimasi atau perkiraan, pengujian hipotesis, dan peramalan internal variabel tak bebas Y.

2. Model regresi linier didasarkan pada asumsi - asumsi yang sering disebut asumsi klasik sebagai berikut.

3. Pemerkira koefisien regresi yang diperoleh dengan menggunakan metode kuadrat terkecil biasa merupakan pemerkira linier terbaik tak bias ( BLUE = best linear unbiased estimator ) apabila model regresi linier yang terbentuk memenuhi asumsi klasik yang ditetapkan.  



Kegiatan Belajar 2

Uji Asumsi Klasik

1. Sebelum menetapkan suatu persamaan regresi, terlebih dahulu perlu dilakukan pendeteksian pemenuhan asumsi klasik.
2. Pendeteksian penyimpangan asumsi normalitas sebaran secara sederhana dapat menggunakan histogram dan plot normal. Beberapa diagnostik lain untuk normalitas yang dapat digunakan adalah histogram dari residual ( bell shaped curved ) serta normal probability plots ( diagonal line ).
3. Skewness, Shappiro - Wilks test, atau Kolmogorov - Smirnov test.
4. Pendeteksian pelanggaran asumsi yang tidak terjadi autokorelasi dapat menggunakan statistitic d Durbin Watson.
5. Pendeteksian pelanggaran asumsi multikolinieritas dapat dilakukan melalui pemeriksaan terhadap matrik interkorelasi Pearson dari variabel independen dengan meregresikan antarvariabel bebas secara bergantian, menggunakan tolerance value, atau menggunakan nilai VIF ( variance inflation factor ).
6. Uji asumsi kehomogenan ragam secara sederhana dapat dilakukan menggunakan scatter plot nilai residual variabel dependen.
7. Pendeteksian linearitas dapat diketahui dari nilai deviation from lincarity dari uji F liniernya.

BERIKUTNYA :

- Modul 6 : ESPA4224 - Statistika Ekonomi dan Bisnis