Ini adalah percobaan implementasi model regresi linear pada program komputer. Program dibuat dengan bahasa pemrograman JavaScript dan dengan runtime Node.js dengan tanpa menggunakan bantuan library atau framework pembantu perhitungan matematis. Program yang dibuat ada dua versi, CLI (Command Line Inter...
Data hasil belajar dari masing-masing kelompok diuji hipotesis menggunakan uji-t serta data hasil belajar dan data respon siswa diuji hipotesis menggunakan uji regresi linear sederhana. Dari uji-t diperoleh hasil yaitu thitung (0,407) 0,05 sehingga dapat disimpulan bahwa tidak ada pengaruh ...
Buat Pekerjaan Regresi atau Klasifikasi Menggunakan AutoML API Format Dataset dan Jenis Masalah Mode Pelatihan dan Algoritma Metrik dan validasi Penerapan dan prediksi model Terapkan model untuk inferensi waktu nyata Jalankan pekerjaan inferensi batch Bagikan model Lihat detail model Melihat lapora...
Buat Pekerjaan Regresi atau Klasifikasi Menggunakan AutoML API Format Dataset dan Jenis Masalah Mode Pelatihan dan Algoritma Metrik dan validasi Penerapan dan prediksi model Terapkan model untuk inferensi waktu nyata Jalankan pekerjaan inferensi batch Bagikan model Lihat detail model Melihat lapora...
Model prediksi berat badan akhir yang diperoleh menggunakan analisis regresi linear ganda adalah : Berat Badan estimasi (kg) = 2,8*LiLA + 1,2*TL 1,25*Z 鈥 75,1 (R-square 0,841; p -value < 0,001), nilai Z = 1 untuk perempuan dan 2 untuk laki -laki. Persamaan hasil ...
Pada persamaan regresi linear sederhana, yaitu ketika variabel dependen dan variabel independen yang tidak stasioner diregresikan, maka eror yang dihasilkan juga tidak stasioner. Pada keadaan tersebut muncul kasus regresi lancung. Regresi lancung ( spurious regression ) terjadi apabila antara variab...
Abstract in Bahasa Indonesia : Analisa regresi digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent dengan terlebih dulu melihat pola hubungan variabel tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan melalui dua pendekatan. Pendekatan yang paling umum dan seringkali digunakan adalah ...
PROBLEM_TYPE (REGRESI | BINARY_CLASSIFICATION | MULTICLASS_CLASSIFICATION) (Opsional) Menentukan jenis masalah. Jika Anda mengetahui jenis masalahnya, Anda dapat membatasi Amazon Redshift hanya untuk mencari model terbaik dari jenis model tertentu. Jika Anda tidak menentukan parameter ini, jenis masa...