Cara Mencari Nilai N Pada Persamaan

Jasa Olah Data dan Analisis Statistik Dengan Bimbingan

Mandu Membaca Hasil Regresi Data Panel Dengan Eviews

Regresi Data Panel telah kita pelajari secara tahap demi tahap menggunakan aplikasi eviews lega kata sandang-kata sandang sebelumnya. Detik ini menginjak waktunya lakukan kita untuk mempelajari bagaimana Pendirian Membaca Hasil Regresi Data Panel dengan eviews. Buat menyingkat waktu, marilah kita menginjak tuntunan ini.

Sebelumnya pastikan bahwa engkau sudah lalu mengaji artikel kami secara serial perihal regresi data panel dengan eviews, yaitu:

Jasa Olah Statistik

  1. Tutorial Regresi Data Panel dengan Eviews,
  2. Tutorial Hausman Test dengan Eviews,
  3. Latihan Lagrange Multiplier Test dengan Eviews.
Cara Membaca Hasil Regresi Data Panel
Mandu Membaca Hasil Regresi Data Panel

Jika kamu sudah paham betul tentang anju-ancang yang telah dijelaskan internal daftar kata sandang di atas, sudah saatnya ia dapat masuk dalam tahap menjelaskan alias mendaras hasil regresi data panel dengan eviews.

Pola Regresi Data Panel

Setelah anda berbuat tahap untuk menentukan metode taksiran yang terbaik intern regresi data panel, maka tentunya ada tiga pilihan yang akan ia pilih. Adalah:

  1. Common Effect alias Pooled Least Square (Panel Least Square),
  2. Fixed Effect,
  3. Random Effect.

Oleh karena suka-suka tiga sortiran metode ancangan, maka akan kami jelaskan suatu persatu cara membaca output hasil regresi data panel dengan eviews bersendikan metode estimasi yang ada. Berikut kami start dengan common effect.

Mandu Membaca Hasil Regresi Data Panel Sempurna Common Effect

Model Common Effect

Cermin Common effect adalah hipotetis alias metode runding paling radiks dalam regresi data panel, dimana tunak memperalat prinsip
ordinary least square
alias
kuadrat terkecil. Maka itu karena itulah, metode ini disebut juga dengan istilah pooled least square. Lega komplet common effect ini tidak memperhatikan ukuran hari dan pun dimensi individu atau cross section, sehingga boleh diasumsikan bahwa perilaku dari individu tidak berbeda didalam bermacam-macam kurun waktu.

Jika kamu sudah melakukan anju-ancang yang telah kita pelajari sebelumnya, tentunya akan dihadapkan sreg output sebagai berikut:

Jasa Olah Statistik Dengan Konsultasi

Output Common Effect Regresi Data Panel dengan Eviews
Output Common Effect Regresi Data Panel dengan Eviews

Berdasarkan output di atas, ayo kita jelaskan satu persatu kaidah membaca hasil regresi data panel dengan eviews.

Ringkasan Hasil Regresi Data Panel Model Common Effects

  1. Periods Include: Merupakan jumlah waktu atau runtut waktu yang dilibatkan dalam amatan. Dimana internal arketipe regresi data panel ini, periode yang digunakan yaitu tahun 1968 sampai dengan 1978. Sehingga besaran musim yang digunakan dalam analisis adalah sebanyak 19 perian.
  2. Cross section Include: Merupakan total cross section alias panel yang dilibatkan internal amatan. Dimana dalam model regresi data panel ini, panel yang digunakan adalah negara yang jumlahnya adalah sebanyak 18 negara.
  3. Besaran Panel (Balanced) observations: adalah jumlah observasi yang dilibatkan kerumahtanggaan analisis. Istilah balanced artinya balance, yakni besaran waktu (tahun) yang digunakan setiap panel (negara) adalah proporsional atau konstan. Sehingga perhitungannya ialah 19 x 18 = 342 observasi.
  4. Kolom Variable: merupakan daftar elastis nan dianalisis. Dimana dalam paradigma regresi data panel ini memperalat Y misal variabel response. Sedangkan luwes prediktor yakni X1, X2 dan X3. Dan C sebagai residual atau error dari kemiripan regresi data panel.

Koefisien Regresi Data Panel Model Common Effects

  1. Coefficient: adalah koefisien beta regresi data panel sesuai dengan variabel yang terserah pada ruangan variabel. Nilai koefisien ini digunakan cak bagi membentuk Persamaan Regresi Data Panel.
  2. Kriteria error: merupakan Standar Error berpunca biji koefisien plong kolom coefficient.
  3. horizon-statistics: adalah ponten t parsial regresi data panel sesuai masing-masing variabel pada kolom variable. Nilai t ini menunjukkan pengaturan segmental variabel prediktor terhadap luwes response di privat model regresi data panel.
  4. Prob: adalah ponten p value atau tingkat denotasi berusul t fragmentaris di kolom cakrawala-statistics. Nilai p value ini menunjukkan tingkat signifikansi t parsial internal kerangka menjawab asumsi uji parsial. Jika skor p value minus dari sempadan responsif, misalnya 0,05 maka jawaban premis adalah menerima H1 atau nan signifikan plastis prediktor nan bersangkutan memiliki yuridiksi yang penting terhadap variabel response secara statistik. Dan sebaliknya jika p value lebih berpangkal had kritis maka menerima H0 ataupun yang penting elastis prediktor yang bersangkutan lain memiliki dominasi yang signifikan terhadap variabel response secara perangkaan.

Paralelisme Common Effect

Rancangan paralelisme regresi data panel mirip dengan ordinary least square, merupakan:

Persamaan Common Effect
Persamaan Common Effect

Pemberitaan: Untuk i = 1, 2, …., N dan t = 1, 2, ….,Horizon.
Dimana Ufuk = Besaran individu maupun cross section dan Falak adalah jumlah periode waktunya. Dari pola ini akan dapat dihasilkan Tepi langit+T persamaan, yaitu sebanyak T persamaan cross section dan sebanyak N pertepatan runtut waktu atau time series.

Jawaban Hipotesis Regresi Data Panel Model Common Effects

  1. R Square: adalah besarnya pengaruh atau kemampuan elastis prediktor secara simultan dalam menjelaskan variabel response. Jika nilainya kian berpangkal 0,5 maka kemampuan lentur prediktor abadi dalam menjelaskan fleksibel response. Padahal sebaliknya jika nilainya kurang dari 0,5 maka kemampuan variabel prediktor enggak kuat dalam menjelaskan fleksibel response. Dalam sempurna regresi data panel ini, nilai R Square sebesar 0,9579, yang artinya elastis prediktor dulu kuat dalam menjelaskan variabel response.
  2. Adjusted R Square: adalah besarnya pengaruh atau kemampuan fleksibel prediktor secara bersama-sama intern menjelaskan variabel response dengan memperhatikan patokan error. penjelasannya sama dengan R Square namun kredit ini sudah terkoreksi dengan tolok error.
  3. F-Statistics: adalah skor Uji F yang merupakan uji serta merta berusul regresi data panel. Skor F ini menunjukkan tingkat signifikansi pengaruh variabel prediktor terhadap plastis response. Cak bagi memperalat kredit F ini haruslah dibandingkan dengan F Tabel. Namun untuk memudahkan bisa sederum melihat biji Prob (F-Statistics).
  4. Prob (F-Statistics): adalah p value uji F yang merupakan tingkat konotasi dari nilai F, ialah lakukan menilai pengaruh simultan laur prediktor terhadap laur response apakah bermakna secara statistik atau tidak. Jikalau poin p value kurang mulai sejak batas kritis misalnya 0,05 maka menerima H1 atau yang berarti pengaruh sambil elastis prediktor terhadap variabel response pahit lidah bermakna secara statistik. Begitu sebaliknya jika nilai p value bertambah dari batas kritis maka menyepakati H0 alias yang berarti dominasi simultan variabel prediktor terhadap elastis response tidak terbukti bermakna secara statistik.

Demikian di atas ialah penjelasan Cara Membaca Hasil Regresi Data Panel model common effects. Selanjutnya akan kita jelaskan di asal ini yaitu Mandu Membaca Hasil Regresi Data Panel teladan fixed effects.

Kaidah Membaca Hasil Regresi Data Panel Model Fixed Effect

Paradigma Fixed Effect

Konseptual Fixed effect berbeda dengan common effect, namun setia menggunakan pendirian ordinary least square. Premis berpokok pembuatan model yang menghasilkan intersep teguh buat setiap cross section dan periode dianggap tekor realistik, maka dibutuhkanlah hipotetis nan lebih dapat menangkap adanya perbedaan itu.

Fixed effects mengasumsikan bahwa perbedaan antar individu (cross section) dapat diakomodasi berpangkal perbedaan intersepnya. Agar boleh mengestimasi Fixed Effects Lengkap dengan intersep berbeda antar sosok, maka digunakanlah teknik variable dummy. Model estimasi sejenis ini cinta kali disebut laksana teknik Least Squares Dummy Variable atau yang disingkat dengan istilah LSDV.

Jika sira sudah lalu melakukan langkah-langkah yang mutakadim kita pelajari sebelumnya, tentunya akan dihadapkan puas output umpama berikut:

Output Fixed Effect Regresi Data Panel dengan Eviews
Output Fixed Effect Regresi Data Panel dengan Eviews

Cara Mendaras Hasil Regresi Data Panel Model Fixed Effect sama dengan Cara Mengaji Hasil Regresi Data Panel Arketipe Common Effect. Yang menyingkirkan yaitu nilainya saja dan bentuk paralelisme regresi data panel berdasarkan koefisien beta.

Jasa Bantuan Statistik

Pertepatan Fixed Effect

Persamaan regresi data panel transendental fixed effects yaitu misal berikut:

Persamaan Fixed Effect
Persamaan Fixed Effect

Takrif: bikin i = 1,2, …., N dan t = 1,2, …., N.
Dimana Falak = jumlah hamba allah atau cross section dan Kaki langit = jumlah periode waktunya.

Cara Mengaji Hasil Regresi Data Panel Abstrak Random Effect

Model Random Effect

Lega prinsipnya model random effect farik dengan common effect dan fixed effect, terutama cermin ini tidak menggunakan prinsip ordinary least square, melainkan menggunakan pendirian maximum likelihood maupun general least square.

Output random effect contohnya adalah seumpama berikut:

Output Random Effect Regresi Data Panel dengan Eviews
Output Random Effect Regresi Data Panel dengan Eviews

Cara membaca output pada random effect tak jauh selisih dengan common effect ataupun fixed effect. Hanya namun privat eviews kita akan mengawasi dua output yaitu weighted dan unweighted. Selain itu sekali lagi terserah beraneka macam jenis random effects method nan digunakan, dimana yang paling sering digunakan adalah swamy arora estimator. Sekadar dalam kesempatan ini kita tidak akan membahas sesak jauh hal tersebut. Langsung hanya kita lihat rajah pertepatan regresi data panelnya.

Persamaan Random Effect

Takdirnya kita menggunakan Fixed Effects melalui teknik LSDV, akan menunjukkan ketidakpastian pola yang digunakan. Lengkap random effect ini berguna bakal mengatasi problem tersebut dengan kaidah menggunakan variable residual.

Plong teoretis random effect, residual boleh jadi saling berhubungan antar hari dan antar individu atau cross section. Oleh karena itu, lengkap ini mengasumsikan bahwa terserah perbedaan intersep untuk setiap individu dan intersep tersebut merupakan variable random. Maka di dalam komplet random effect terdapat dua komponen residual. Yang mula-mula yaitu residual secara menyeluruh dimana residual tersebut merupakan kombinasi dari cross section dan time series. Sedangkan residual yang kedua merupakan residual secara individual yang merupakan karakteristik random berasal observasi unit ke-i dan tetap sepanjang waktu.

Persamaan regresi data panel model random effects adalah seumpama berikut:

Jasa Olah dan Analisis Statistik BSI

Persamaan Random Effect
Paralelisme Random Effect

Keterangan: buat i = 1,2, …., N dan tepi langit = 1,2, …., T.
Dimana N = total anak adam atau cross section dan T = besaran periode waktunya.

Eit = merupakan residual secara menyeluruh dimana residual tersebut merupakan pernah dari cross section dan time series.

Ui = adalah residual secara individual yang yaitu karakteristik random berpokok observasi unit ke-i dan patuh sepanjang waktu.

Demikian di atas adalah penjelasan semenjak statistikian kerumahtanggaan buram memahami secara komprehensi atau secara pola mengenai Pendirian Membaca Hasil Regresi Data Panel dengan eviews. Semoga signifikan.

By Anwar Hidayat

Jasa Olah Data Aman Terpercaya

Source: https://www.statistikian.com/2017/04/cara-membaca-hasil-regresi-data-panel.html