Metode Least Square (Kuadrat Terkecil) pada Regresi Linier Sederhana


Pada halaman ini akan dibahas mengenai Metode Least Square (Kuadrat Terkecil) pada Regresi Linier Sederhana. Semua informasi ini kami rangkum dari berbagai sumber. Semoga memberikan faedah bagi kita semua.
Berikut ini disajikan cara melakukan pendugaan parameter model regresi linier sederhana dengan menggunakan metode least square. Misalkan satu set data regresi yi,xi dimana i = 1, 2, ... , n, maka bentuk hubungan yi dan xi dalam persamaan regresi adalah sebagai berikut.

Sedangkan persamaan garis regresinya adalah sebagai berikut.

Persamaan error menjadi


Metode least square adalah metode yang meminimumkan jumlah kuadrat error, sehingga


Turunan persamaan tersebut terhadap bo dan b1 adalah sebagai berikut.
Turunan terhadap bo


Turunan terhadap b1
 
 

Dengan mensubstitusikan (i) dan (ii), maka diperoleh bo dan b1 sebagai berikut.

Dalam:

Share:


Anda Juga Bisa Baca

Tidak ada komentar:

Posting Komentar