Regresi digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel penyebab (X) dan variabel akibat (Y) secara statistik. Terdapat dua jenis regresi yaitu regresi linear untuk satu variabel penyebab dan regresi multilinear untuk lebih dari satu variabel penyebab. Dokumen ini menganalisis hubungan antara tinggi badan dan ukuran celana menggunakan regresi linear.

1. REGRESI Diajukan untuk memenuhi salah satu tugas mata kuliah Statistika Dasar Disusun Oleh : ISEP HENDARI NIM : 082466 Kelas : III.D

10. 30 30 UkuranCelana 30 30 NamaSiswa N . 0.114 UkuranCelana 0.114 . NamaSiswa Sig. (1-tailed) 1 0.226 UkuranCelana 0.226 1 NamaSiswa Pearson Correlation UkuranCelana NamaSiswa Correlations

11. b. Dependent Variable: NamaSiswa a. All requested variables entered. Enter . UkuranCelana a 1 Method Variables Removed Variables Entered Model Variables Entered/Removed b

12. b. Dependent Variable: NamaSiswa a. Predictors: (Constant), UkuranCelana 0.071 8.72655 0.017 0.051 .226 a 1 Durbin-Watson Std. Error of the Estimate Adjusted R Square R Square R Model Model Summary b

13. b. Dependent Variable: NamaSiswa a. Predictors: (Constant), UkuranCelana 29 2247.5 Total 76.153 28 2132.273 Residual . 229 a 1.513 115.227 1 115.227 Regression 1 Sig. F Mean Square df Sum of Squares Model ANOVA b

14. a. Dependent Variable: NamaSiswa 2.953 -0.737 0.229 1.23 0.226 0.901 1.108 UkuranCelana 35.459 -64.141 0.56 -0.59 24.311 -14.341 (Constant) 1 Upper Bound Lower Bound Beta Std. Error B 95.0% Confidence Interval for B Sig. t Standardized Coefficients Unstandardized Coefficients Model Coefficients a

15. a. Dependent Variable: NamaSiswa 30 0.036 0.033 0.1 0 Centered Leverage Value 30 0.038 0.035 0.144 0 Cook's Distance 30 1.055 0.967 2.905 0.001 Mahal. Distance 30 1.032 0.004 1.631 -1.761 Stud. Deleted Residual 30 9.17081 0.11411 14.1365 -15.0772 Deleted Residual 30 1.016 0.006 1.585 -1.699 Stud. Residual 30 0.983 0 1.551 -1.67 Std. Residual 30 8.57477 0 13.53409 -14.5739 Residual 30 2.01251 15.3859 20.423 12.3602 Adjusted Predicted Value 30 0.564 2.184 3.189 1.594 Standard Error of Predicted Value 30 1 0 1.705 -1.075 Std. Predicted Value 30 1.99333 15.5 18.8977 13.358 Predicted Value N Std. Deviation Mean Maximum Minimum Residuals Statistics a