Model regresi linier umum digunakan untuk memprediksi kemungkinan pengajuan klaim asuransi kendaraan bermotor. Variabel prediktor utama adalah jenis kendaraan, nilai kendaraan, kategori usia pengemudi, dan wilayah tempat tinggal. Model terakhir juga mempertimbangkan faktor eksposur untuk memperbaiki akurasi perkiraan.
Dokumen tersebut membahas tentang model regresi logistik, yaitu teknik pemodelan untuk variabel dependen bersifat dikotomi sedangkan variabel independennya berskala interval atau rasio. Model ini menghasilkan peluang kejadian variabel dependen berdasarkan kombinasi linier variabel penjelasnya. Koefisien model diduga menggunakan maximum likelihood untuk memaksimalkan fungsi log-likelihood. Contoh kasus menggunakan data kemampuan matematika dan keberhasilan
Dokumen tersebut membahas tentang pemodelan prediksi peluang suatu risiko asuransi kendaraan akan mengajukan klaim berdasarkan beberapa variabel seperti usia pengemudi, nilai kendaraan, jenis kendaraan, dan lainnya. Model logistic digunakan untuk memprediksi peluang tersebut dengan melakukan seleksi variabel menggunakan metode stepwise regression. Hasilnya, model stepwise dipilih karena memiliki nilai AIC dan kecocokan yang le
Ringkasan dokumen tersebut adalah:
1. Dokumen tersebut membahas tentang model regresi dengan variabel bebas dummy dan memberikan contoh-contoh penerapannya.
2. Variabel dummy digunakan untuk menganalisis data kualitatif dalam model regresi.
3. Dokumen tersebut menjelaskan teknik pembentukan variabel dummy dan estimasi model regresi dengan variabel dummy.
Model regresi dengan variabel bebas dummy Agung Handoko
Regresi dengan Variabel Bebas Dummy digunakan untuk memprediksi gaji karyawan berdasarkan masa kerja, jenis kelamin, dan tingkat pendidikan. Analisis regresi menunjukkan bahwa ketiga variabel tersebut secara simultan mempengaruhi gaji dengan tingkat penjelasan sebesar 88,1%.
Dokumen tersebut membahas tentang pengukuran ketelitian parameter, residu, dan observasi yang diperoleh dari survei deformasi struktur. Secara singkat, dibahas tentang penentuan matrik kovarians parameter, residu, dan observasi yang teratakan dengan menggunakan model matematika implisit dan tidak langsung. Selanjutnya dilakukan pengujian faktor varians untuk mengetahui kesesuaian asumsi awal ketelitian dengan hasil perhitungan.
Dokumen tersebut membahas pemodelan data asuransi mobil menggunakan logistic regression. Terdapat beberapa bab yang membahas tentang landasan teori logistic regression, analisis data asuransi, dan pemilihan model terbaik. Variabel respon yang digunakan adalah apakah pemegang polis mengajukan klaim atau tidak.
Bab 4 membahas tentang estimasi permintaan dengan menggunakan pendekatan riset pemasaran dan analisis regresi. Metode survei konsumen, observasi, dan eksperimen digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Analisis regresi berguna untuk memprediksi permintaan berdasarkan hubungan antara variabel dependen dan independen.
Bab 4 membahas tentang estimasi permintaan dengan menggunakan pendekatan riset pemasaran seperti survei konsumen dan penelitian observasi. Analisis regresi digunakan untuk memprediksi hubungan antara variabel bebas seperti pengeluaran iklan dengan variabel terikat seperti penjualan. Metode OLS digunakan untuk mengestimasi parameter model regresi.
Dokumen tersebut membahas tentang model regresi logistik, yaitu teknik pemodelan untuk variabel dependen bersifat dikotomi sedangkan variabel independennya berskala interval atau rasio. Model ini menghasilkan peluang kejadian variabel dependen berdasarkan kombinasi linier variabel penjelasnya. Koefisien model diduga menggunakan maximum likelihood untuk memaksimalkan fungsi log-likelihood. Contoh kasus menggunakan data kemampuan matematika dan keberhasilan
Dokumen tersebut membahas tentang pemodelan prediksi peluang suatu risiko asuransi kendaraan akan mengajukan klaim berdasarkan beberapa variabel seperti usia pengemudi, nilai kendaraan, jenis kendaraan, dan lainnya. Model logistic digunakan untuk memprediksi peluang tersebut dengan melakukan seleksi variabel menggunakan metode stepwise regression. Hasilnya, model stepwise dipilih karena memiliki nilai AIC dan kecocokan yang le
Ringkasan dokumen tersebut adalah:
1. Dokumen tersebut membahas tentang model regresi dengan variabel bebas dummy dan memberikan contoh-contoh penerapannya.
2. Variabel dummy digunakan untuk menganalisis data kualitatif dalam model regresi.
3. Dokumen tersebut menjelaskan teknik pembentukan variabel dummy dan estimasi model regresi dengan variabel dummy.
Model regresi dengan variabel bebas dummy Agung Handoko
Regresi dengan Variabel Bebas Dummy digunakan untuk memprediksi gaji karyawan berdasarkan masa kerja, jenis kelamin, dan tingkat pendidikan. Analisis regresi menunjukkan bahwa ketiga variabel tersebut secara simultan mempengaruhi gaji dengan tingkat penjelasan sebesar 88,1%.
Dokumen tersebut membahas tentang pengukuran ketelitian parameter, residu, dan observasi yang diperoleh dari survei deformasi struktur. Secara singkat, dibahas tentang penentuan matrik kovarians parameter, residu, dan observasi yang teratakan dengan menggunakan model matematika implisit dan tidak langsung. Selanjutnya dilakukan pengujian faktor varians untuk mengetahui kesesuaian asumsi awal ketelitian dengan hasil perhitungan.
Dokumen tersebut membahas pemodelan data asuransi mobil menggunakan logistic regression. Terdapat beberapa bab yang membahas tentang landasan teori logistic regression, analisis data asuransi, dan pemilihan model terbaik. Variabel respon yang digunakan adalah apakah pemegang polis mengajukan klaim atau tidak.
Bab 4 membahas tentang estimasi permintaan dengan menggunakan pendekatan riset pemasaran dan analisis regresi. Metode survei konsumen, observasi, dan eksperimen digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Analisis regresi berguna untuk memprediksi permintaan berdasarkan hubungan antara variabel dependen dan independen.
Bab 4 membahas tentang estimasi permintaan dengan menggunakan pendekatan riset pemasaran seperti survei konsumen dan penelitian observasi. Analisis regresi digunakan untuk memprediksi hubungan antara variabel bebas seperti pengeluaran iklan dengan variabel terikat seperti penjualan. Metode OLS digunakan untuk mengestimasi parameter model regresi.
Studi ini menganalisis pengaruh kurs dolar Amerika terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia dari Januari 2017 hingga Desember 2020 dengan menggunakan model Autoregressive Distributed Lag (ARDL) metode Koyck. Hasilnya menunjukkan bahwa kurs dolar berpengaruh negatif terhadap IHSG dan model yang dihasilkan mampu menjelaskan 83,6% perubahan IHSG.
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummyAgung Handoko
Dokumen tersebut membahas model regresi dengan variabel terikat dummy menggunakan data survei terhadap 40 responden untuk memprediksi kemungkinan seseorang memiliki kolesterol tinggi berdasarkan umur, jenis kelamin, dan sejarah keluarga. Analisis data menggunakan SPSS meliputi identifikasi data hilang, kode variabel, uji signifikansi model, penilaian kelayakan model, dan pengujian koefisien regresi.
1. Mahasiswa diminta mempelajari konsep uji chi-kuadrat, analisis antrian, dan simulasi berdasarkan modul.
2. Uji chi-kuadrat digunakan untuk menguji hubungan antara dua kelompok dengan kategori. Analisis antrian mempelajari fluktuasi permintaan layanan untuk mengoptimalkan biaya pelayanan dan menunggu. Model simulasi digunakan untuk masalah rumit dengan sistem tak teratur.
Model logit digunakan untuk memprediksi peluang seseorang membeli mobil berdasarkan faktor umur, jenis kelamin, dan pendapatan. Variabel pendapatan dikonversi menjadi dua variabel dummy untuk mengembangkan model yang mudah diinterpretasi. Hasilnya menunjukkan bahwa umur dan pendapatan berpengaruh nyata terhadap keputusan membeli mobil, sedangkan jenis kelamin wanita memiliki peluang lebih rendah dibanding pria.
Ringkasan dokumen tersebut adalah:
(1) Dokumen tersebut membahas tentang uji asumsi klasik pada model regresi linier berganda dengan menggunakan program SPSS 16.0, termasuk uji normalitas, autokorelasi, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas. (2) Contoh data yang digunakan adalah permintaan ayam di AS dari tahun 1960-1982 dengan beberapa variabel penjelas. (3) Metode-metode uji asumsi klas
Regresi merupakan analisis yang digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel tergantung (y) dengan satu atau lebih variabel bebas (x). Dokumen ini menjelaskan definisi, asumsi, dan uji regresi seperti multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dan normalitas. Metode ini digunakan untuk menganalisis pengaruh kualitas pelayanan dan produk terhadap kepuasan pelanggan warung BTN.
Besaran fisika dan satuan merupakan topik yang membahas tentang besaran skalar dan vektor, besaran pokok dan turunan, sistem satuan dan SI, analisis dimensi, vektor posisi dan operasi aljabar vektor. Topik ini juga membahas tentang pengukuran besaran fisika, model pengamatan, dan penentuan angka penting hasil pengukuran.
Analisis jalur merupakan perluasan dari analisis regresi yang digunakan untuk menjelaskan pengaruh langsung dan tidak langsung antar variabel. Tujuannya adalah menguji kesesuaian model yang diusulkan dengan data dengan membandingkan matriks korelasi teoritis dan empiris. Analisis jalur menggunakan diagram panah untuk menggambarkan hubungan antar variabel bebas, variabel antara, dan variabel terikat.
Model Imputasi Berbasis Distribusi Bersyarat (Conditional Distribution Based ...Indah Fitri Hapsari
Dokumen tersebut merupakan laporan tugas akhir yang membahas model imputasi data longitudinal yang hilang dengan menggunakan distribusi bersyarat. Metode ini memanfaatkan struktur korelasi antar observasi untuk memprediksi data yang hilang."
Studi ini menganalisis pengaruh kurs dolar Amerika terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia dari Januari 2017 hingga Desember 2020 dengan menggunakan model Autoregressive Distributed Lag (ARDL) metode Koyck. Hasilnya menunjukkan bahwa kurs dolar berpengaruh negatif terhadap IHSG dan model yang dihasilkan mampu menjelaskan 83,6% perubahan IHSG.
Makalah model regresi dengan variabel terikat dummyAgung Handoko
Dokumen tersebut membahas model regresi dengan variabel terikat dummy menggunakan data survei terhadap 40 responden untuk memprediksi kemungkinan seseorang memiliki kolesterol tinggi berdasarkan umur, jenis kelamin, dan sejarah keluarga. Analisis data menggunakan SPSS meliputi identifikasi data hilang, kode variabel, uji signifikansi model, penilaian kelayakan model, dan pengujian koefisien regresi.
1. Mahasiswa diminta mempelajari konsep uji chi-kuadrat, analisis antrian, dan simulasi berdasarkan modul.
2. Uji chi-kuadrat digunakan untuk menguji hubungan antara dua kelompok dengan kategori. Analisis antrian mempelajari fluktuasi permintaan layanan untuk mengoptimalkan biaya pelayanan dan menunggu. Model simulasi digunakan untuk masalah rumit dengan sistem tak teratur.
Model logit digunakan untuk memprediksi peluang seseorang membeli mobil berdasarkan faktor umur, jenis kelamin, dan pendapatan. Variabel pendapatan dikonversi menjadi dua variabel dummy untuk mengembangkan model yang mudah diinterpretasi. Hasilnya menunjukkan bahwa umur dan pendapatan berpengaruh nyata terhadap keputusan membeli mobil, sedangkan jenis kelamin wanita memiliki peluang lebih rendah dibanding pria.
Ringkasan dokumen tersebut adalah:
(1) Dokumen tersebut membahas tentang uji asumsi klasik pada model regresi linier berganda dengan menggunakan program SPSS 16.0, termasuk uji normalitas, autokorelasi, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas. (2) Contoh data yang digunakan adalah permintaan ayam di AS dari tahun 1960-1982 dengan beberapa variabel penjelas. (3) Metode-metode uji asumsi klas
Regresi merupakan analisis yang digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel tergantung (y) dengan satu atau lebih variabel bebas (x). Dokumen ini menjelaskan definisi, asumsi, dan uji regresi seperti multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dan normalitas. Metode ini digunakan untuk menganalisis pengaruh kualitas pelayanan dan produk terhadap kepuasan pelanggan warung BTN.
Besaran fisika dan satuan merupakan topik yang membahas tentang besaran skalar dan vektor, besaran pokok dan turunan, sistem satuan dan SI, analisis dimensi, vektor posisi dan operasi aljabar vektor. Topik ini juga membahas tentang pengukuran besaran fisika, model pengamatan, dan penentuan angka penting hasil pengukuran.
Analisis jalur merupakan perluasan dari analisis regresi yang digunakan untuk menjelaskan pengaruh langsung dan tidak langsung antar variabel. Tujuannya adalah menguji kesesuaian model yang diusulkan dengan data dengan membandingkan matriks korelasi teoritis dan empiris. Analisis jalur menggunakan diagram panah untuk menggambarkan hubungan antar variabel bebas, variabel antara, dan variabel terikat.
Model Imputasi Berbasis Distribusi Bersyarat (Conditional Distribution Based ...Indah Fitri Hapsari
Dokumen tersebut merupakan laporan tugas akhir yang membahas model imputasi data longitudinal yang hilang dengan menggunakan distribusi bersyarat. Metode ini memanfaatkan struktur korelasi antar observasi untuk memprediksi data yang hilang."
Statistik PRESS digunakan untuk mengetahui kemampuan suatu model regresi dalam memprediksi observasi yang tidak digunakan dalam pembuatan model. PRESS menghitung error prediksi dengan menghilangkan satu observasi sekaligus dari data untuk membangun model, lalu mengestimasi observasi yang dihilangkan tersebut. Semakin kecil nilai PRESS, semakin baik kemampuan model dalam memprediksi. Statistik Cp dan AIC digunakan untuk membanding
Analisis menggunakan metode analisis komponen utama untuk mereduksi 14 variabel akademik mahasiswa matematika menjadi beberapa variabel baru. Dua komponen utama pertama mampu menangkap 56% variasi data, yang mencerminkan prestasi umum mahasiswa di mata kuliah dasar dan lanjutan. Tiga komponen utama lebih baik karena menangkap 63% variasi dengan mudah divisualisasikan.
Laporan praktikum termokimia mencakup 6 percobaan untuk menentukan tetapan kalorimeter, kalor reaksi, kalor pelarutan etanol dalam air, dan kalor penetralan beberapa asam dan basa. Hasilnya dianalisis menggunakan perhitungan kalor yang diserap dan dilepaskan oleh zat-zat yang bereaksi.
Dokumen tersebut merangkum konsep dasar regresi linier tunggal. Regresi linier digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebas, memprediksi nilai variabel terikat berdasarkan variabel bebas, dan mengukur kekuatan hubungan antara keduanya. Model regresi linier tunggal mengasumsikan hubungan linier antara variabel terikat dan satu variabel bebas beserta komponen error.
2. DATA
Data asuransi kendaraan bermotor dengan jangka
waktu 1 tahun. Berisi 67856 polis, 4624(6.8%) diantaranya
memiliki setidaknya 1 claim
(Generalized Linear Models for Insurance Data, Piet de Jong dan Gillian
Z. Heller )
Variables:
1. Veh_value: Vehicle value (harga kendaraan)
2. Clm: occurence of claim (mengajukan klaim/tidak)
3. Veh_body: vehicle body (tipe kendaraan)
4. Area: Area tempat tinggal pengemudi
5. Agecat: Kategori usia pengemudi
Diketahui data Exposure dari masing-masing polis
3. PEMILIHAN VARIABEL RESPON
Clm (occurence of claim) sebagai variabel respon
(termasuk variabel kategorikal)
Binary outcome ( can take only one of two value 0=No 1=Yes)
Sifat distribusi bernoulli: hanya memiliki 2 kemungkinan
(2 mutually exclusive and exhaustive ways)
Clm berdistribusi B(1,π)
Jumlah observasi = jumlah polis= 67856
Tujuan: Mengetahui probabilitas seseorang yang memiliki
karakteristik tertentu untuk mengajukan claim
4. REGRESI MENGGUNAKAN GLM
• Distribusi Respon (clm) berasal dari distribusi
keluarga eksponensial
• Transformasi dari mean respon (clm) linear
terhadap variabel-variabel prediktornya.
5. DISTRIBUSI BERNOULI SEBAGAI ANGGOTA
KELUARGA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
Bentuk distribusi keluarga eksponensial
Misal y=clm (occurrence of claim), y~B(1,π)
6. Note slide sebelumnya
• Choice a(theta) determine the actual probability
function----habis menetapkan distribu, taksir
parameter miu dan variansi dari sampel.
(metode momen) atau pake mle, kan y i nya iid.
• Fungsi Variansi (relationship between
variance and mean). Mean kan bervariasi
sesuai eksplanatori variables, karena mean nya
bervariasi, begitu juga variansinya. Mereka
dihubungkan melalui fungsi variansi.
7. Pemilihan Fungsi Link
• Link kanonik untuk distribusi binomial
Sehingga untuk bernoulli:
Nilai π yang dipilih:
Probability bahwa clm bernilai 1 (Yes)
8. Note slide sebelumnya
• Link kanonik g(miu)=theta-- parameter
kanonik tujuan buat menyimpelkan estimasi
• Link logit memastikan bahwa pi berada di
interval 0,1 untuk semua x dan beta
12. Penjelasan gambar slide
sebelumnya
• Scatter plot smoother menunjukkan hubungan
yang tidak linier. Terlihat bahwa mngkn
hubungannya kuadratik atau kubik
• Ini buat memenuhi asumsi kelinearan antara
fungsi dr respon dengan prediktor
• Model kuadratik punya kelemahan di oddnya.
• Nilai AIC paling kecil g menjamin model paling
oke harus di fit
16. Predictor
4. Area (Area tinggal pengemudi)
Jenis variabel: Kategorikal
A B C D E F
clm
Area
1 2 3 4 5 6
0 0,224402 0,182386 0,281891 0,113137 0,081437 0,048603
1 0,01599 0,014221 0,020809 0,00731 0,005689 0,004126
17. Pemilihan Base Level
12 var
5 var
5 var
5 varagecat
1 2 3 4 5 6
5742 12875 15767 16189 10736 6547
area
A B C D E F
16312 13341 20540 8173 5912 3578
veh_body
BUS CONVT COPUE HBACK HDTOP MCARA MIBUS
48 81 780 18915 1579 127 717
PANVN RDSTR SEDAN STNWG TRUCK UTE
752 27 22233 16261 1750 4586
valuecat
1 2 3 4 5 6
54971 11439 1265 104 44 33
Full model
20. Penjelasan slide sebelumnya
• Chi square: Ngetes 1 variabel dengan asumsi
variabel lainnya di step tersebut ada di dlm
model. Distribusi chi square karena variansi
heteroskedastik. Kalo p value sama2 kecil, lihat
nilai score chi square. Significantly different
from 0.
• Yang diuji beta j-0/ variansi beta j. H0: C.Beta
=0 H1: C.Beta tdk=0
• AIC k=jumlah level prediktor s=jumlah prediktor
• Score Chi-Square Test : at least one of the
predictors' regression coefficient is not equal to
zero in the model
24. STEPWISE REGRESSION
SELECTED MODEL-WITHOUT
EXPOSURE
STEP Effect Entered AIC
0 intercept 33.768.789
1 agecat 33.707.668
2 veh_body 33.691.346
3 valuecat 33.684.214
4 area 33.680.356
Sensitivity: Frekuensi relatif dari memprediksi sebuah kejadian
(claim) ketika kejadian tersebut terjadi
Specificity:Frekuensi relatif dari memprediksi tidak terjadinya
sebuah kejadian ketika kejadian (claim)
tersebut memang tidak terjadi
27. Considering the exposure
Exposure (t) : proporsi yang menunjukkan perbandingan
jangka waktu polis yang terekspose terhadap jangka waktu
polis yang seharusnya.
Clm berdistribusi B(1,π)
Clm berdistribusi B(1,tπ)
E
K
S
P
O
S
U
R
E
Definisikan
Sehingga fungsi inversnya:
28. note
• Nilai pi bintang akan tetap berada di interval 0 1
karena t kan proporsii..