Kelebihan Regresi Linier

LancangKuning.com - Setiap kejadian pasti ada penyebabnya. Hal ini juga di terapkan di bidang statistika. Ialah regresi linier yang membahas hubungan. Regresi linier mungkin merupakan salah satu algoritma yang paling terkenal dan dipahami dalam statistik dan pembelajaran mesin.. ‘penyebab’ kemudian dapat disebut sebagai variabel independen dan ‘akibat’ kemudian disebut variabel dependen.

Variabel independen harus berupa bilangan kuantitatif atau bisa dihitung sedangkan variabel dependen berupa sebuah kategori seperti dosis obat, lama waktu penyimpanan atau umur. Perbedaan utama antara keduanya adalah bahwa korelasi tidak membuat perbedaan antara variabel independen dan dependen sedangkan regresi linier tidak.

Secara khusus, tujuan regresi linier adalah untuk "memprediksi" nilai variabel dependen sesuai dengan nilai satu atau lebih variabel independen. Analisis regresi menghasilkan persamaan regresi di mana koefisien mewakili hubungan antara masing-masing variabel independen dan variabel dependen. Anda juga bisa menggunakan persamaan untuk membuat prediksi.

Baca juga : Tempat Wisata di Riau

Analisis regresi menjelaskan bagaimana perubahan dalam setiap variabel independen terkait dengan perubahan pada variabel dependen. Yang terpenting, regresi juga secara statistik mengontrol setiap variabel dalam model Anda. Ketika Anda melakukan analisis regresi, Anda perlu mengisolasi/mengkhususkan peran masing-masing variabel.

Sebagai contoh, saya berpartisipasi dalam studi intervensi olahraga yang bertujuan untuk menentukan apakah intervensi meningkatkan kepadatan mineral tulang subjek. Kita perlu mengisolasi peran intervensi latihan dari segala hal lain yang dapat memengaruhi kepadatan mineral tulang, seperti diet hingga aktivitas fisik lainnya. Variabel perancu harus diminimalisir agar hasil penelitian dapat maksimal.

Analisis regresi melakukan ini dengan cara memperkirakan efek yang mengubah satu variabel independen terhadap variabel dependen sambil mempertahankan semua variabel independen lainnya konstan. Proses ini memungkinkan Anda untuk mempelajari peran masing-masing variabel independen tanpa khawatir tentang variabel lain dalam model. Kita bisa mengisolasi atau memisahkan efek dari setiap variabel.

Baca juga : Contoh Segmen Pasar dan Target Pasar

Contoh lain dari regresi linier yang ‘akibat’-nya dapat dipengaruhi dengan adanya satu atau lebih variabel lain adalah Sebuah penelitian terbaru menganalisis pengaruh konsumsi kopi terhadap kematian. Hasil pertama menunjukkan bahwa asupan kopi yang lebih tinggi dapat menyebabkan risiko kematian yang lebih tinggi. Namun, sebagian peminum kopi sering merokok dan para peneliti tidak memasukkan merokok dalam model awal mereka.

Setelah mereka memasukkan merokok dalam model, hasil regresi menunjukkan bahwa asupan kopi menurunkan risiko kematian sementara merokok meningkatkannya. Model ini mengisolasi peran masing-masing variabel sambil memegang variabel lainnya konstan. Kita dapat menilai efek dari asupan kopi sambil mengendalikan merokok. Kita juga mengendalikan asupan kopi ketika melihat efek dari merokok.

Perhatikan bahwa penelitian ini juga menggambarkan bagaimana mengecualikan variabel yang relevan dapat menghasilkan hasil yang menyesatkan. Menghilangkan variabel penting membuatnya tidak terkontrol dan hal tersebut dapat membuat hasil menjadi bisa untuk variabel yang kita sertakan dalam model.

Hal ini terutama berlaku untuk studi observational di mana efek dari variabel yang dihilangkan mungkin tidak seimbang. Di sisi lain, proses pengacakan dalam percobaan yang sebenarnya cenderung mendistribusikan efek dari variabel-variabel ini secara merata dan mengurangi bias variabel yang dihilangkan.

Kegunaan Utama Regresi Linier

Baca juga : Tempat Wisata di Pekanbaru

• Menentukan kekuatan predictor

Regresi dapat digunakan untuk mengidentifikasi kekuatan efek yang dimiliki variabel independen terhadap variabel dependen. Pertanyaan umum adalah apa kekuatan hubungan antara dosis dan efek, pengeluaran penjualan dan pemasaran, atau usia dan pendapatan.

• Memperkirakan efek

Regresi Linier bisa dipakai sebagai metode untuk memperkirakan efek atau hasil dari perubahan. Artinya, analisis regresi membantu kita untuk memahami seberapa banyak variabel dependen berubah dengan perubahan dalam satu atau lebih variabel independen. Jadi, regresi linier dapat dipakai untuk melihat kemungkinan seperti "Berapa banyak pendapatan tambahan penjualan yang saya dapatkan untuk setiap tambahan Rp. 15.000.000 yang dihabiskan untuk pemasaran?"

• Memperkirakan tren

Analisis regresi memprediksi tren dan nilai-nilai masa depan. Analisis regresi dapat digunakan untuk mendapatkan estimasi titik. Pertanyaan tipikal adalah, “Berapa harga emas dalam 6 bulan?”(Aldi)