Melakukan pembandingan hasil uji hipotesis (uji wald, uji likelihood rasio, dan uji score) pada regresi logistik.
1. Uji Wald:
- Uji Wald digunakan untuk menguji signifikansi koefisien regresi dalam regresi logistik.
- Hipotesis nol (H0) dalam uji Wald adalah bahwa koefisien regresi adalah sama dengan nol, yang mengimplikasikan bahwa variabel independen tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
- Uji Wald menghitung z-score untuk setiap koefisien regresi dengan membagi estimasi koefisien dengan standar errornya. Nilai z-score ini kemudian dibandingkan dengan distribusi normal standar untuk menentukan signifikansinya.
2. Uji Likelihood Rasio (Likelihood Ratio Test):
- Uji Likelihood Rasio digunakan untuk membandingkan dua model yang bersaing dalam regresi logistik.
- Hipotesis nol (H0) dalam uji ini adalah bahwa model yang lebih sederhana (biasanya model dengan fungsionalitas yang lebih rendah) adalah cukup baik dalam menjelaskan data dibandingkan dengan model yang lebih kompleks.
- Uji ini membandingkan nilai likelihood dari model penuh (model yang lebih kompleks) dengan nilai likelihood dari model parsial (model yang lebih sederhana). Perbedaan nilai likelihood ini kemudian dibandingkan dengan distribusi Chi-squared untuk menentukan signifikansinya.
3. Uji Skor (Score Test):
- Uji Skor adalah alternatif lain untuk uji Wald dan uji likelihood rasio dalam regresi logistik.
- Seperti uji Wald, uji skor juga menguji signifikansi koefisien regresi individual.
- Namun, uji skor menggunakan nilai turunan parsial dari fungsi log-likelihood untuk menghitung statistik uji.
- Statistik uji ini kemudian dibandingkan dengan distribusi Chi-squared untuk menentukan signifikansinya.
data terlampir, silahkan bid, terima kasih
Loading ...
