Sabtu, 22 Juli 2017

Analisis Regresi Pertemuan 12

Analisis Regresi
Pertemuan 12 halaman 188-191
Nama : Nur Afni Rahmatiya Abdul
NIM : 20160302074
Sesi : 10
HALAMAN 188

ANOVAb
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
1161.665
3
387.222
9.771E3
.000a
Residual
2.735
69
.040


Total
1164.399
72



a. Predictors: (Constant), interaksiBBdanTB, tinggi badan, berat badan

b. Dependent Variable: indeks masa tubuh




Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
13.472
1.485

9.071
.000
berat badan
1.046
.049
2.752
21.260
.000
tinggi badan
-.092
.010
-.180
-8.893
.000
InteraksiBBdanTB
-.004
.000
-1.690
-11.865
.000
a. Dependent Variable: indeks masa tubuh



Y = β0+ β1X1 +β2X2 +β3X3
IMT = 13.472 + 1.046 BB -.092 TB -0.004 interaksi BB dan TB
Hipotesa intersep dan slop = Setiap kenaikan BB akan mempengaruhi nillai IMT nsmun interaksi ke duanya BB dan TB tidak mempengaruhi nilai IMT.

ANOVAb
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
75.863
3
25.288
1.603
.197a
Residual
1088.537
69
15.776


Total
1164.399
72



a. Predictors: (Constant), interaksi jenis kelamin dan umur, umur, jenis kelamin
b. Dependent Variable: indeks massa tubuh




Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
-25.817
45.760

-.564
.574
jenis kelamin
33.589
24.833
3.859
1.353
.181
Umur
3.973
4.196
.508
.947
.347
interaksi jenis kelamin dan umur
-3.075
2.283
-3.778
-1.347
.182
a. Dependent Variable: indeks massa tubuh




Y = β0+ β1X1 +β2X2 +β3X3
IMT = -25.817 + 33.589 JK +  3.973 umur  -3.075 interaksi jenis kelamin dan umur
Hipotesa intersep dan slop = Setiap kenaikan umur dan jenis kelamin mempengaruhi nilai IMT namun interaksi keduanya tidak mempengaruhi nilai IMT .

ANOVAb

Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.

1
Regression
1383.154
3
461.051
7.959
.000a

Residual
3997.093
69
57.929



Total
5380.247
72




a. Predictors: (Constant), interaksi, umur, jumlah air dalam makanan


b. Dependent Variable: berat jenis




Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
980.543
65.228

15.033
.000
jumlah air dalam makanan
.138
.124
2.840
1.116
.268
Umur
4.716
6.053
.281
.779
.439
Interaksi
-.015
.011
-3.333
-1.298
.199
a. Dependent Variable: berat jenis





Y = β0+ β1X1 +β2X2 +β3X3
IMT = -980.543 + 0.138 AMA +  4.716 umur  - 0.015 interaksi AMA dan umur
Hipotesa intersep dan slop = Setiap kenaikan jumlah air dalam  makanan dan umur mempengaruhi berat jenis urin namun interaksi keduanya tidak mempengaruhi berat jenis urin .
HALAMAN 191
Variabel
β
Partial F
Umur
1.02892
0.50177
4.2049
IMT
10.45104
9.13113
1.310
RKK
-0.53744
23.23004
0.000535
Umur*RKK
0.43733
0.71320
0.376
IMT*RKK
-3.70682
10.76763
0.1185
Intersep
48.61271
-
-

Model regresi :
Y = 48.61271 + 1.02892 + 0.50177 UMUR
Y = 48.61271 + 10.45104 + 9.131 IMT
Y = 48.61271 – 0.53744 + 23.23004 RKK
Y = 48.61271 + 0.43733 + 0.7132 UMUR*RKK
Y = 48.61271 – 3.70682 + 10.76763 IMT*RKK
Y = 48.61271 + β1X1 + β2X2 + β3X3 +β4X4 +β5X5

= 48.61271 + 1.02892 U  + 10.45104 IMT  – 0.53744 RKK + 0.43733 U*RKK – 3.70682 IMT*RKK 

Tidak ada komentar:

Posting Komentar