Prosedur pembinaan model regresi / Noor ‘Aina Abdul Razak, Suryaefiza Karjanto and Siti Balqis Mahlan.

• Main Authors: Abdul Razak, Noor ‘Aina, Karjanto, Suryaefiza, Mahlan, Siti Balqis
• Format: Research Reports
• Language: English
• Published: 2007
• Subjects: Mathematical statistics. Probabilities; Probabilities; Data processing
• Online Access: http://ir.uitm.edu.my/id/eprint/42022/1/42022.PDF; http://ir.uitm.edu.my/id/eprint/42022/
• Institution: Universiti Teknologi Mara

Hubungan antara pembolehubah boleh diwakilkan dengan suatu model regresi linear. Model regresi linear mempunyai anggapan tertentu seperti fungsi regresi linear, varians ralat malar dan tertabur secara normal. Terdapat empat fasa dalam proses pembinaan model iaitu pengumpulan dan persediaan data, pengurangan pembolehubah peramal, pemilihan dan penapisan model dan pengesahan model. Fasa-fasa ini merangkumi penggunaan alat-alat diagnostik, ukuran pembaikan dan pengurangan pembolehubah peramal. Alat-alat diagnostik digunakan untuk mengenalpasti penyimpangan daripada anggapan model regresi linear. Titik-titik terpencil yang mempunyai pengaruh terhadap data dan multikekolinearan yang wujud antara pembolehubah-pembolehubah peramal juga dikesan dengan alat-alat diagnostik. Apabila diagnostik menunjukkan andaian tidak dipenuhi, ukuran pembaikan akan digunakan terhadap model. Ukuran pembaikan membaiki setiap penyimpangan supaya hasil yang dianggar daripada model adalah jitu. Model yang mempunyai banyak pembolehubah peramal yang tidak memberi sebarang maklumat kepada model, akan dikurangkan melalui pengurangan pembolehubah peramal. Model akhir yang didapati daripada proses ini digunakan untuk membuat pentaabiran seperti anggaran selang dan ujian hipotesis bagi fik.