Tergantung tujuan sama data yang agan punya juga sebagai pertimbangan dalam memilih model... Kalau tujuan agan pengennya ngebuat model yang bisa memprediksi peluang perusahaan itu akan bangkrut atau enggak, ya pakai regresi logistik aja... Kalau model agan pengen memprediksi Y yang bukan data ka
tetep perlu gan uji multikolinearitas dan heteroskedastisitas.. karna ya kalau terbukti datany bermasalah, hasil analisisnya pun bermasalah gan.. kalau deskriptif ya tujuannya untuk memberikan informasi yang jelas dari datanya gan... CMIIW Gan mau nanya lagi dong mengenai skripsi saya. Judul s
kalau misalkan saya sudah melakukan uji F yang hasilnya semua variabel berpengaruh secara simultan, namun secara parsial hanya 1 saja yang mempengaruhi itu tidak apa apa? iya tidak papa.. jika memang itu hasil dari penelitian agan Okee sipp makasih gaan, jadi saya ga perlu uji multikolineari
mau coba bantu ya, uji f sama uji t biasanya digunakan untuk mencari tahu adakah pengaruh dari peubah penjelas (X) terhadap peubah respon (Y). Uji F untuk menguji adakah pengaruh dari peubah X, dan uji t untuk mencari tahu peubah X mana yang memengaruhi Y.. semoga dapat memberikan gambaran ke agan
Halo agan agan, saya mau konsul nih mengenai skripsi saya. Skripsi saya ini berjudul Analisis pengaruh GCG terhadap kebangkrutan perusahaan tekstil tahun 2012-2016. Saya menggunakan model pengukuran nya dengan model springate. Springate ini ditentukan bangkrut jika <0.862 berpotensi bangkrut d...
gan mau nanya kalau bedanya residual vs fitted, normal qq. share-locations, dan residual vs leverage dalam menentukan validasi regresi linear apa yaa?
gan minta tolong nih buat ujian statistik :(. kalau misalnya data seperti umur dan lama kerja itu cocoknya pake mean atau median yaa? masih bingung kapan harus pake mean atau median. terima kasih
