Σ
Kembali ke SIGMA
sats4312

Pendalaman Materi Model Linear Terapan SATS4312

SIGMA - Model Linear Terapan SATS4312 adalah program untuk memperdalam pemahaman mahasiswa dalam mata kuliah Model Linear Terapan, khususnya pada topik Analisis Regresi Berganda dan Polinomial.

2
Pertemuan

Tentang Mata Kuliah

SIGMA - Pendalaman Materi Model Linear Terapan (SATS4312)

Selamat datang di SIGMA - Pendalaman Materi Model Linear Terapan (SATS4312)! Program ini diselenggarakan oleh Program Studi Statistika Universitas Terbuka (UT) untuk membantu mahasiswa memahami dan menerapkan konsep Analisis Regresi Linear, baik yang sederhana, berganda, hingga penggunaan pendekatan polinomial.

Materi yang Dibahas

Mata kuliah Model Linear Terapan (SATS4312) mencakup pembahasan:

  • Regresi Linear Sederhana
  • Ketepatan Model dan Usaha Memperbaiki Model
  • Inferensi Simultan dalam Analisis Regresi
  • Pendekatan Matriks pada Regresi Linear
  • Regresi Berganda dan Regresi Polinomial
  • Multikolinearitas, Autokorelasi
  • Pemilihan Himpunan Variabel Independen Terbaik

Setelah mempelajari mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu memahami konsep dasar analisis regresi dan menggunakannya dalam berbagai bidang. Model linear umumnya dinyatakan sebagai:

y=β0+β1x1+β2x2++βkxk+εy = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_k x_k + \varepsilon

dengan yy sebagai variabel terikat (dependent), β0,β1,,βk\beta_0, \beta_1, \dots, \beta_k sebagai parameter populasi, serta ε\varepsilon melambangkan galat (error).

Struktur Kelas

Seri pendalaman materi SATS4312 terbagi menjadi beberapa pertemuan. Rekaman tiap sesi tersedia di YouTube dan Instagram HIMASTAT UT, sehingga memudahkan mahasiswa mempelajari ulang.

Kelas Pertama: Analisis Regresi Berganda dan Polinomial

  • Pertemuan 1: Regresi Linear Berganda & Polinomial
  • (Rencana) Pertemuan 2: Asumsi Model Linear (Homoskedastisitas, Autokorelasi, Multikolinearitas)
  • (Rencana) Pertemuan 3: Pendekatan Matriks Lanjutan & Studi Kasus

"Melalui SIGMA - Model Linear Terapan, mari perkuat pemahaman regresi untuk keberhasilan analisis data secara menyeluruh."

Jelajahi Mata Kuliah Lainnya

Temukan lebih banyak materi pembelajaran di SIGMA

Lihat Semua Mata Kuliah