Penggunaan Regresi Akar Laten untuk Memprediksi Penjualan Mobil di Amerika Serikat Tahun 1961-1990
Keywords:
Multikolinearitas, Nilai Eigen, Regresi Akar Laten, Vektor EigenAbstract
Variabel tak bebas tidak hanya cukup dipengaruhi oleh satu variabel bebas dalam analisis regresi. Semakin banyak variabel bebas yang dilibatkan pada analisis regresi semakin baik pula untuk menaksir variabel tak bebasnya. Akan tetapi, hal ini juga menyebabkan peluang terjadinya multikolinearitas akan semakin besar. Regresi akar laten merupakan salah satu analisis regresi di mana terjadi hubungan di antara variabel-variabel bebasnya. Regresi akar laten akan menggunakan akar laten (nilai eigen) dan vektor laten (vektor eigen) yang diperoleh dari matriks yang entri-entrinya merupakan variabel bebas dan variabel tak bebas untuk membentuk persamaan regresi.
References
Draper, N.R. dan Smith, H. (1992). Applied Regression Analysis (Second Edition). New York: John Wiley & Sons.
Gujarati, D.N. (2004). Basic Econometrics (Fourth Edition). New York: The McGraw-Hill Companied.
Herrhyanto, Nar. (2003). Statistika Matematis Lanjutan. Bandung: CV. Pustaka Setia.
Sharma, S dan James, W.L. (1981). Latent Root Regression: An Alternate Procedure for Estimating Parameters in the Presence of Multicollonearity. Journal of Marketing Research. 18, 154-161.
Sudjana. (1989). Metode Statistika (Edisi ke-5). Bandung: Tarsito.
