Dalam berbagai bidang, analisis data menjadi kunci untuk mengungkap wawasan berharga. Salah satu teknik analisis data yang sangat penting adalah regresi statistik. Dengan memahami regresi statistik, Anda dapat mengidentifikasi hubungan antara variabel dan membuat prediksi yang akurat.
Teknik ini memungkinkan Anda untuk memahami bagaimana variabel-variabel tertentu berinteraksi dan mempengaruhi hasil yang diinginkan. Dengan demikian, regresi statistik menjadi alat yang sangat berguna dalam pengambilan keputusan.
Intisari
- Regresi statistik adalah teknik analisis data yang penting.
- Teknik ini membantu mengidentifikasi hubungan antara variabel.
- Dengan regresi statistik, Anda dapat membuat prediksi yang akurat.
- Analisis regresi memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik.
- Regresi statistik memiliki berbagai aplikasi dalam berbagai bidang.
Apa Itu Regresi Statistik?
Regresi statistik adalah metode analisis yang krusial dalam memahami hubungan antar variabel. Dalam konteks analisis data, regresi membantu dalam mengidentifikasi dan memodelkan hubungan antara variabel-variabel yang berbeda.
Definisi Regresi Statistik
Regresi statistik didefinisikan sebagai suatu metode analisis data yang bertujuan untuk memahami bagaimana satu atau lebih variabel independen (variabel bebas) mempengaruhi variabel dependen (variabel terikat). Dengan menggunakan regresi, kita dapat membuat model yang menjelaskan hubungan antar variabel tersebut.
Jenis-Jenis Regresi
Terdapat beberapa jenis regresi yang umum digunakan, antara lain:
- Regresi Linier: Digunakan untuk memodelkan hubungan linier antara variabel independen dan dependen.
- Regresi Logistik: Digunakan untuk memodelkan probabilitas kejadian suatu peristiwa berdasarkan variabel independen.
- Regresi Polinomial: Digunakan untuk memodelkan hubungan non-linier antara variabel.
Mengapa Regresi Penting?
Regresi statistik sangat penting karena memungkinkan analis untuk memahami hubungan kausal dan prediktif antar variabel. Dengan demikian, regresi membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih informasi dan perencanaan strategis di berbagai bidang, termasuk bisnis, ekonomi, dan kesehatan.
Sejarah Regresi Statistik
Dengan memahami sejarah regresi statistik, kita dapat menghargai bagaimana metode ini berkembang dan menjadi fundamental dalam statistika. Regresi statistik telah menjadi alat penting dalam analisis data, memungkinkan kita untuk memahami hubungan antara variabel dan membuat prediksi yang akurat.
Penemu Konsep Regresi
Konsep regresi statistik pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton pada abad ke-19. Galton, seorang ilmuwan Inggris, menggunakan regresi untuk menganalisis hubungan antara tinggi badan orang tua dan anak-anak mereka. Ia menemukan bahwa meskipun ada variasi, tinggi badan anak-anak cenderung “regresi” ke arah rata-rata populasi.
Perkembangan Regresi Seiring Waktu
Seiring waktu, konsep regresi dikembangkan lebih lanjut oleh para ahli statistik lainnya, seperti Carl Friedrich Gauss dan Adrien-Marie Legendre. Mereka mengembangkan metode regresi linier, yang memungkinkan analisis hubungan antara variabel yang lebih kompleks.
Perkembangan regresi statistik dapat diringkas dalam tabel berikut:
| Tahun | Peristiwa | Kontributor |
|---|---|---|
| 1877 | Penggunaan awal konsep regresi | Francis Galton |
| Awal abad ke-20 | Pengembangan regresi linier | Carl Friedrich Gauss, Adrien-Marie Legendre |
| Era modern | Penggunaan regresi dalam berbagai bidang | Berbagai ahli statistik |
Dengan demikian, regresi statistik telah berkembang menjadi metode analisis yang sangat penting dan digunakan secara luas dalam berbagai bidang, termasuk ekonomi, kesehatan, dan ilmu sosial.
Jenis-Jenis Regresi
Memahami jenis-jenis regresi sangat penting dalam memilih metode analisis data yang tepat. Regresi statistik menawarkan berbagai jenis analisis yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan data Anda. Dalam bagian ini, kita akan membahas beberapa jenis regresi yang umum digunakan.
Regresi Linier
Regresi linier adalah metode analisis yang paling umum digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Regresi ini mengasumsikan bahwa hubungan antara variabel-variabel tersebut adalah linier.
Contoh penggunaan regresi linier adalah dalam memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah dan jumlah kamar.
Regresi Logistik
Regresi logistik digunakan ketika variabel terikat adalah kategorikal, biasanya biner (ya/tidak, 0/1). Metode ini memperkirakan probabilitas kejadian berdasarkan variabel bebas.
- Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian
- Memprediksi kemungkinan pelanggan melakukan churn
Regresi Polinomial
Regresi polinomial adalah bentuk regresi di mana hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas dimodelkan sebagai polinomial derajat n.
Contohnya, regresi polinomial dapat digunakan untuk memodelkan hubungan non-linier antara variabel.
Regresi Multivariat
Regresi multivariat melibatkan lebih dari satu variabel terikat. Metode ini memungkinkan analisis yang lebih kompleks dengan mempertimbangkan beberapa variabel terikat secara bersamaan.
- Menganalisis pengaruh variabel bebas terhadap beberapa variabel terikat
- Memahami hubungan antara variabel-variabel dalam suatu sistem
Dengan memahami berbagai jenis regresi, Anda dapat memilih metode yang paling sesuai untuk analisis data Anda, sehingga memperoleh wawasan yang lebih akurat dan bermanfaat.
Konsep Dasar Regresi
Memahami konsep dasar regresi statistik adalah kunci untuk melakukan analisis data yang efektif. Regresi statistik digunakan untuk memahami hubungan antara variabel-variabel yang berbeda dalam suatu dataset.
Variabel Terikat dan Bebas
Dalam analisis regresi, terdapat dua jenis variabel utama: variabel terikat (dependent variable) dan variabel bebas (independent variable). Variabel terikat adalah variabel yang nilainya diprediksi atau dijelaskan, sedangkan variabel bebas adalah variabel yang digunakan untuk memprediksi atau menjelaskan variabel terikat.
Hubungan Antara Variabel
Regresi statistik mempelajari hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Hubungan ini dapat berupa hubungan linier atau non-linier, tergantung pada sifat data yang dianalisis. Memahami hubungan ini sangat penting untuk melakukan prediksi yang akurat.
Koefisien Regresi
Koefisien regresi adalah nilai yang menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Interpretasi koefisien regresi sangat penting dalam analisis regresi karena dapat membantu memahami bagaimana perubahan pada variabel bebas akan mempengaruhi variabel terikat.
Dengan memahami konsep dasar regresi, termasuk variabel terikat dan bebas, hubungan antara variabel, dan koefisien regresi, Anda dapat melakukan analisis data yang lebih efektif dan membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan hasil analisis.
Proses Analisis Regresi
Untuk melakukan analisis regresi yang akurat, beberapa langkah kunci harus diikuti. Proses ini memastikan bahwa hasil analisis dapat diandalkan dan memberikan wawasan yang berharga.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah langkah pertama dalam analisis regresi. Data yang dikumpulkan harus relevan dengan tujuan analisis dan harus mencakup variabel yang akan digunakan dalam model regresi.
- Identifikasi sumber data yang valid
- Pastikan data mencakup variabel terikat dan bebas
- Gunakan metode pengumpulan data yang tepat
Persiapan Data
Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah persiapan data. Ini melibatkan pembersihan data, penanganan missing values, dan transformasi data jika diperlukan.
- Pembersihan data untuk menghilangkan kesalahan atau outlier
- Penanganan missing values dengan metode yang sesuai
- Transformasi data untuk memenuhi asumsi regresi
Pemilihan Model
Pemilihan model regresi yang tepat sangat penting untuk analisis yang akurat. Beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan termasuk jenis data, hubungan antara variabel, dan tujuan analisis.
- Pilih model regresi yang sesuai dengan jenis data
- Pertimbangkan hubungan antara variabel terikat dan bebas
- Evaluasi kinerja model menggunakan metrik yang relevan
Dengan memahami dan mengikuti proses analisis regresi, Anda dapat melakukan analisis data yang lebih akurat dan mendapatkan wawasan yang lebih dalam.
Analisis Regresi Linier
Regresi linier adalah metode statistik yang paling umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Dalam analisis data, regresi linier memegang peranan penting karena memungkinkan kita untuk memprediksi nilai variabel terikat berdasarkan variabel bebas.
Rumus Regresi Linier
Rumus regresi linier sederhana dapat dinyatakan sebagai berikut: Y = β0 + β1X + ε, di mana Y adalah variabel terikat, X adalah variabel bebas, β0 adalah intercept, β1 adalah koefisien regresi, dan ε adalah error.
Dalam rumus ini, β0 dan β1 adalah parameter yang perlu diestimasi berdasarkan data yang ada. Estimasi ini biasanya dilakukan dengan menggunakan metode Ordinary Least Squares (OLS).
Penggunaan Regresi Linier dalam Bisnis
Regresi linier digunakan secara luas dalam bisnis untuk memprediksi hasil penjualan, memahami dampak harga terhadap permintaan, dan menganalisis pengaruh variabel-variabel lain terhadap kinerja bisnis.
Contohnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan regresi linier untuk memprediksi penjualan berdasarkan data historis dan variabel-variabel seperti harga, promosi, dan musim.
| Variabel | Deskripsi | Contoh |
|---|---|---|
| Variabel Terikat (Y) | Hasil yang ingin diprediksi | Penjualan |
| Variabel Bebas (X) | Faktor yang mempengaruhi variabel terikat | Harga, Promosi |
| Koefisien Regresi (β1) | Mengukur pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat | Jika β1 = -2, maka setiap kenaikan harga sebesar 1 unit akan menurunkan penjualan sebesar 2 unit |
Dengan menggunakan regresi linier, bisnis dapat membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan analisis data yang akurat.
“Analisis regresi linier memungkinkan kita untuk memahami hubungan antara variabel-variabel yang terkait dan membuat prediksi yang akurat.”
— John Smith, Ahli Statistik
Analisis Regresi Logistik
Analisis regresi logistik adalah metode statistik yang digunakan untuk memprediksi variabel terikat yang bersifat kategorik. Regresi logistik sangat berguna dalam berbagai bidang, termasuk penelitian medis, keuangan, dan pemasaran.
Dalam regresi logistik, variabel terikat yang diprediksi biasanya bersifat biner, seperti ya/tidak, sukses/gagal, atau lulus/tidak lulus. Metode ini memungkinkan kita untuk memahami bagaimana variabel bebas mempengaruhi probabilitas terjadinya suatu kejadian.
Ciri-Ciri Regresi Logistik
Regresi logistik memiliki beberapa ciri-ciri yang membedakannya dari jenis regresi lainnya. Pertama, regresi logistik digunakan ketika variabel terikat bersifat kategorik, biasanya biner.
Ciri lainnya adalah regresi logistik menggunakan fungsi logistik untuk memodelkan probabilitas terjadinya suatu kejadian. Fungsi logistik ini memastikan bahwa probabilitas yang diprediksi selalu berada dalam rentang 0 hingga 1.
Aplikasi Regresi Logistik dalam Medis
Regresi logistik banyak digunakan dalam penelitian medis untuk memprediksi hasil kesehatan pasien. Misalnya, regresi logistik dapat digunakan untuk memprediksi apakah seorang pasien berisiko tinggi mengalami penyakit tertentu berdasarkan faktor-faktor seperti usia, riwayat keluarga, dan gaya hidup.
Dalam bidang medis, regresi logistik juga digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan suatu pengobatan. Dengan memahami faktor-faktor ini, tenaga medis dapat membuat keputusan yang lebih tepat dalam merawat pasien.
Dengan demikian, regresi logistik menjadi alat yang sangat berharga dalam analisis data medis, membantu para peneliti dan praktisi kesehatan untuk membuat prediksi yang akurat dan mendukung pengambilan keputusan yang tepat.
Asumsi Dalam Regresi Statistik
Dalam melakukan analisis regresi, beberapa asumsi penting harus dipenuhi untuk memastikan hasil yang akurat. Asumsi-asumsi ini menjadi dasar untuk menentukan apakah model regresi yang digunakan sudah tepat atau belum.
Normalitas
Asumsi normalitas berarti bahwa data harus berdistribusi normal. Normalitas ini penting karena banyak metode statistik yang berasumsi bahwa data berdistribusi normal. Untuk memeriksa normalitas, kita bisa menggunakan tes statistik seperti Shapiro-Wilk atau melihat plot Q-Q.
Homoskedastisitas
Homoskedastisitas merujuk pada asumsi bahwa varians dari residual harus konstan di semua tingkat variabel independen. Jika varians residual tidak konstan, maka kita memiliki masalah heteroskedastisitas. Tes Breusch-Pagan dapat digunakan untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas.
Independensi
Asumsi independensi berarti bahwa observasi harus independen satu sama lain. Artinya, tidak ada korelasi antara residual. Independensi ini penting untuk memastikan bahwa hasil analisis regresi tidak bias. Tes Durbin-Watson sering digunakan untuk memeriksa independensi.
Dengan memahami dan memeriksa asumsi-asumsi ini, kita dapat meningkatkan kepercayaan pada hasil analisis regresi dan membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan data.
Evaluasi Model Regresi
Dalam analisis regresi, evaluasi model memegang peranan penting untuk memastikan keandalan hasil. Evaluasi ini tidak hanya membantu dalam memahami seberapa baik model regresi sesuai dengan data, tetapi juga dalam mengidentifikasi area-area yang memerlukan perbaikan.
Koefisien Determinasi (R²)
Koefisien determinasi, atau R², adalah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik variabel independen dalam model regresi dapat menjelaskan variasi dalam variabel dependen. Nilai R² berkisar antara 0 dan 1, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model regresi dapat menjelaskan sebagian besar variasi dalam data.
R² yang tinggi menandakan bahwa model regresi Anda kuat dalam menjelaskan hubungan antara variabel-variabel yang dianalisis. Namun, penting untuk diingat bahwa R² tidak selalu menunjukkan bahwa model regresi Anda sudah optimal; oleh karena itu, perlu dilakukan evaluasi lebih lanjut.
Uji Signifikansi
Uji signifikansi digunakan untuk menentukan apakah hubungan antara variabel independen dan dependen dalam model regresi signifikan secara statistik. Uji ini biasanya dilakukan dengan menggunakan p-value, di mana nilai p yang lebih rendah dari tingkat signifikansi yang ditentukan (biasanya 0,05) menunjukkan bahwa hubungan tersebut signifikan.
Dengan melakukan uji signifikansi, Anda dapat memastikan bahwa temuan Anda tidak hanya kebetulan, tetapi memang mencerminkan hubungan yang nyata dalam populasi yang dianalisis.
Software untuk Analisis Regresi
Untuk melakukan analisis regresi, kita dapat memilih dari beberapa software yang tersedia, seperti R, Python, dan SPSS. Masing-masing software ini memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan berdasarkan kebutuhan analisis data.
R
R adalah bahasa pemrograman yang populer digunakan untuk analisis statistik dan visualisasi data. Kelebihan R termasuk kemampuan analisis statistik yang luas dan komunitas pengguna yang aktif. R juga menyediakan berbagai paket yang dapat diinstal untuk memperluas fungsinya.
Namun, R memiliki kurva belajar yang curam bagi pemula yang tidak terbiasa dengan pemrograman. Meskipun demikian, R tetap menjadi pilihan utama bagi banyak analis data karena fleksibilitas dan kemampuannya.
Python
Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang juga digunakan untuk analisis data. Kelebihan Python termasuk kemudahan belajar dan penggunaan, serta integrasi yang baik dengan berbagai sumber data. Python memiliki library seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn yang sangat berguna untuk analisis regresi.
Python juga memiliki komunitas yang besar dan aktif, sehingga memudahkan untuk menemukan sumber daya dan dukungan. Namun, Python mungkin tidak seefisien R dalam beberapa analisis statistik tertentu.
SPSS
SPSS adalah software statistik yang dirancang untuk analisis data yang lebih mudah digunakan, terutama bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang pemrograman. Kelebihan SPSS termasuk antarmuka pengguna yang intuitif dan kemampuan analisis statistik yang komprehensif.
SPSS sangat berguna untuk analisis data yang tidak memerlukan pemrograman tingkat lanjut. Namun, SPSS dapat lebih mahal daripada R dan Python, dan mungkin memiliki keterbatasan dalam hal kustomisasi analisis.
Dalam memilih software untuk analisis regresi, penting untuk mempertimbangkan kebutuhan spesifik dan tingkat keahlian. Baik R, Python, maupun SPSS dapat menjadi pilihan yang tepat tergantung pada konteks analisis.
Penerapan Regresi Statistik
Aplikasi regresi statistik mencakup berbagai bidang, termasuk penelitian sosial, bisnis dan ekonomi, serta ilmu kesehatan. Dengan memahami bagaimana regresi statistik digunakan dalam masing-masing bidang, kita dapat lebih menghargai kegunaan dan fleksibilitasnya.
Dalam Penelitian Sosial
Dalam penelitian sosial, regresi statistik digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel-variabel yang relevan dengan fenomena sosial. Misalnya, regresi dapat digunakan untuk mempelajari faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pendidikan atau tingkat kemiskinan di suatu wilayah.
Sebuah studi yang dilakukan oleh Smith et al. menggunakan regresi linier untuk menganalisis dampak kebijakan pendidikan terhadap tingkat melek huruf di kalangan remaja. Hasilnya menunjukkan bahwa peningkatan anggaran pendidikan secara signifikan meningkatkan tingkat melek huruf.
Dalam Bisnis dan Ekonomi
Dalam bisnis dan ekonomi, regresi statistik digunakan untuk memprediksi tren pasar, menganalisis dampak variabel ekonomi terhadap kinerja bisnis, dan membuat keputusan strategis. Misalnya, regresi dapat digunakan untuk memprediksi penjualan berdasarkan data historis dan variabel ekonomi seperti inflasi.
Menurut “Analisis Regresi dalam Bisnis” oleh John Doe, regresi linier berganda dapat digunakan untuk menganalisis bagaimana perubahan harga dan pendapatan mempengaruhi permintaan suatu produk.
| Variabel | Koefisien | Signifikansi |
|---|---|---|
| Harga | -0.5 | 0.01 |
| Pendapatan | 0.8 | 0.001 |
Dalam Ilmu Kesehatan
Dalam ilmu kesehatan, regresi statistik digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kesehatan pasien, memprediksi hasil pengobatan, dan memahami penyebaran penyakit. Regresi logistik, misalnya, digunakan untuk memprediksi probabilitas kesembuhan pasien berdasarkan variabel-variabel klinis.
“Regresi logistik adalah alat yang sangat berguna dalam memprediksi hasil klinis berdasarkan data pasien.” – Dr. Jane Smith
Dengan demikian, regresi statistik memainkan peran penting dalam berbagai bidang, membantu peneliti dan praktisi membuat keputusan berdasarkan data yang akurat dan analisis yang tepat.
Tantangan dalam Regresi Statistik
Tantangan dalam regresi statistik meliputi beberapa aspek, seperti overfitting dan multikolinearitas, yang perlu dipahami untuk meningkatkan akurasi analisis.
Dalam analisis regresi, terdapat beberapa tantangan yang umum dihadapi. Dua di antaranya adalah overfitting dan multikolinearitas. Memahami tantangan ini sangat penting untuk memastikan hasil analisis yang akurat dan reliable.
Overfitting
Overfitting terjadi ketika model regresi terlalu kompleks dan mencocokkan data pelatihan dengan sangat baik, tetapi gagal dalam memprediksi data baru. Hal ini dapat diatasi dengan beberapa metode, seperti:
- Penggunaan cross-validation untuk mengevaluasi kinerja model.
- Regularisasi, seperti Lasso dan Ridge, untuk mengurangi kompleksitas model.
- Pengurangan jumlah variabel prediktor untuk menyederhanakan model.
Multikolinearitas
Multikolinearitas terjadi ketika dua atau lebih variabel prediktor dalam model regresi memiliki korelasi yang tinggi. Hal ini dapat menyebabkan masalah dalam estimasi koefisien regresi. Beberapa cara untuk mengatasi multikolinearitas adalah:
- Menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) untuk mendeteksi multikolinearitas.
- Menghapus salah satu variabel yang berkorelasi tinggi.
- Menggabungkan variabel yang berkorelasi menjadi satu indeks.
Dengan memahami dan mengatasi tantangan-tantangan ini, analisis regresi dapat menjadi lebih akurat dan memberikan wawasan yang lebih dalam.
Masa Depan Regresi Statistik
Regresi statistik terus berkembang seiring waktu, dengan inovasi-inovasi baru dalam teknik analisis yang meningkatkan akurasi dan kemampuan prediktif model. Masa depan regresi statistik terlihat cerah dengan adanya perkembangan teknologi dan metode analisis yang lebih canggih.
Kemajuan dalam Teknik Analisis
Inovasi analisis seperti pengembangan model regresi yang lebih kompleks dan kemampuan untuk menangani data besar (big data) membuka peluang baru dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, kesehatan, dan penelitian sosial. Dengan demikian, regresi statistik dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam dan akurat.
Peran Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning) memainkan peran penting dalam meningkatkan kemampuan analisis regresi. Dengan integrasi AI, model regresi dapat menjadi lebih adaptif dan mampu menangani data yang sangat besar dan kompleks, sehingga meningkatkan kemampuan prediktif dan pengambilan keputusan.
FAQ
Apa itu regresi statistik?
Regresi statistik adalah metode analisis data yang digunakan untuk memahami hubungan antara variabel-variabel.
Apa jenis-jenis regresi yang umum digunakan?
Beberapa jenis regresi yang umum digunakan adalah regresi linier, regresi logistik, regresi polinomial, dan regresi multivariat.
Bagaimana cara memilih model regresi yang tepat?
Pemilihan model regresi yang tepat bergantung pada jenis data dan tujuan analisis. Pastikan Anda memahami konsep dasar regresi dan jenis-jenis regresi sebelum memilih model.
Apa itu koefisien regresi?
Koefisien regresi adalah nilai yang menunjukkan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat.
Bagaimana cara mengatasi overfitting dalam regresi?
Overfitting dapat diatasi dengan menggunakan teknik seperti regularisasi, validasi silang, dan pengurangan variabel.
Apa itu multikolinearitas dalam regresi?
Multikolinearitas terjadi ketika dua atau lebih variabel bebas memiliki korelasi yang tinggi, sehingga dapat mempengaruhi hasil analisis regresi.
Bagaimana cara memeriksa asumsi regresi?
Asumsi regresi dapat diperiksa dengan menggunakan berbagai metode, seperti uji normalitas, uji homoskedastisitas, dan uji independensi.
Apa software yang umum digunakan untuk analisis regresi?
Beberapa software yang umum digunakan untuk analisis regresi adalah R, Python, dan SPSS.
Bagaimana cara menginterpretasikan hasil analisis regresi?
Hasil analisis regresi dapat diinterpretasikan dengan memahami koefisien regresi, nilai R², dan hasil uji signifikansi.
Apa peran kecerdasan buatan dalam regresi statistik?
Kecerdasan buatan dapat digunakan untuk meningkatkan analisis regresi dengan menggunakan teknik seperti machine learning dan deep learning.