concomitant

Concomitant : Harus tau kapan var. X akan mempengaruhi var. Y

Time order of Occurance of Variabel : Resiprok (saling mempengaruhi) Tidak bisa di regresi contoh : Dulu mana ayam sama telur. Nggak bisa tau mana yang lebih dulu.

Absence :

Residual : y-y’

E adalah SE Standart error, hasil dari residual

R2 koefisien determinasi seberapa besar perubahan variabel x berpengaruh terhadap var. Y dengan memperhitungkan variabel lain yang bisa mempengaruhi perubahan variabel Y, biasanya harus lebih dari 60%.

R square 0,2 20% dipengaruhi var. X, 80% dipengaruhi variabel lain yang tidak diteliti.

Standadies tanpa A, jadi boleh penelitian tanpa konstanta. Tapi mulainya dari lewat titik origin.

Konstanta : apabila x = 0, tidak ada demonstrasi, masih laku nggak produknya? Bisa kan? Itu berarti konstanta (A).

2 demonstrasi 1 produk... 0,6 x 2 = 1,2.

Satuan sama pake alfa

Satuan beda nggak pake alfan pake standedies

Signifikan koefisien regresi nilainya benar” segitu

Tidak sig. koef. Regresinya 0 tidak bermakna contoh beda 10 rupiah aja.

Durbin watson auto korelasi

Adjusted seleksinya lebih diperketat , sudah dikoreksi

Missing value data yang tidak diperoleh usianya berapa pak ? rahasia

Pairwise : tutorial hadir 2 skenario, tetep dibagi 3

Mean : data kosong diisi dari mean. var. Berkurang

Case wise deletion : semua datanya orang yang salah satu nggak keisi nggak dipake.

SKEWNES kemencengan ada bagian yang menjulur, ada yang condong menjulur ke kanan positif`

Kurtosis lincip efektif