Jika tabel tampak kecil, klik kanan gambar dan buka dalam tab baru untuk resolusi lebih tinggi.
Dengan menggunakan data yang sama dari artikel R-squared sebelumnya, kami mendapatkan tabel berikut:
Tabel di atas menunjukkan nilai R2 (nilai koefisien determinasi) yang mengukur persentase variasi pada variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independent atau bagaimana model regresi sesuai dengan data. Nilai R2 berkisar dari 0 hingga 1, dan nilai lebih tinggi menunjukkan bahwa model regresi sangat sesuai. Nilai p (nilai probabilitas) juga berkisar dari 0 hingga 1 dan menunjukkan apakah uji statistik signifikan. Dalam kontras dengan nilai R2, nilai p yang lebih kecil adalah berfaedah karena menunjukkan korelasi antara variabel dependen dan independent.
Poin penting di sini adalah bahwa perubahan harga Visa (V) tampaknya sangat terkoreksi dengan S&P 500.
Dalam output regresi di atas, kami dapat melihat bahwa setiap perubahan 1 poin pada V disertai perubahan 1.36 poin pada S&P 500. Kami juga dapat melihat bahwa nilai p sangat kecil (0.000036), yang juga sesuai dengan T-test yang sangat besar. Ini menunjukkan bahwa temuan ini sangat signifikan statistik, sehingga peluang bahwa hasil ini disebabkan oleh kebetulan sangat rendah. Dari nilai R2, kami dapat melihat bahwa harga V sendiri dapat menjelaskan lebih dari 62% dari fluktuasi yang diamati pada indeks S&P 500.
Namun, analis di titik ini mungkin harus berhati-hati karena alasan sebagai berikut:
Hanya satu variabel dalam model, maka tidak jelas apakah V mempengaruhi harga S&P 500, jika S&P 500 mempengaruhi harga V, atau jika ada variabel lain yang tidak terlihat mempengaruhi keduanya.
Visa adalah komponen dari S&P 500, maka dapat terjadi korrelasi ko.
Ada hanya 20 observasi, yang mungkin tidak cukup untuk membuat kesimpulan yang baik.
Data adalah time series, maka dapat terjadi autocorrelation.
Periode waktu yang dikaji mungkin tidak representatif untuk periode waktu lainnya.
Menggaris Regresi di Excel
Kami dapat menggaris regresi di Excel dengan memilih data dan menggaris sebagai scatter plot. Untuk menambahkan garis regresi, pilih "Tambahkan Element Grafik" dari menu "Rancangan Grafik". Dalam dialog box, pilih "Trenline" dan kemudian "Linear Trendline." Untuk menambahkan nilai R2, pilih "Option Trenline Lain" dari menu "Trenline". Terakhir, pilih "Tampilkan Nilai R-squared pada Grafik." Hasil visual ini mencerminkan kekuatan hubungan, meskipun mengorbankan detail yang lebih banyak daripada tabel di atas.
Gambar oleh Sabrina Jiang © Investopedia 2020
Bagaimana Anda Interpretsi Regresi Linear?
Output model regresi akan menghasilkan berbagai hasil numerik. Koefisien (atau beta) menunjukkan asosiasi antara variabel independent dan dependen, dengan memegang semua lain tetap konstan. Jika koefisien adalah, misalnya, +0.12, maka itu menunjukkan bahwa setiap perubahan 1 poin pada variabel tersebut disertai perubahan 0.12 poin pada variabel dependen dalam arah yang sama. Jika sebaliknya -3.00, maka itu berarti bahwa perubahan 1 poin pada variabel tersebut menghasilkan perubahan 3x pada variabel dependen, dalam arah yang sebalik.
Bagaimana Anda Tahu jika Regresi Signifikan?
Selain menghasilkan koefisien beta, output regresi juga akan menunjukkan uji statistik signifikansi berdasarkan standar error setiap koefisien (seperti nilai p dan interval kepercayaan). Analisis sering menggunakan nilai p 0.05 atau kurang untuk menunjukkan signifikan; jika nilai p lebih besar, maka Anda tidak dapat menyingkirkan kebetulan atau acakan bagi koefisien beta yang dihasilkan. Uji statistik lain dalam model regresi dapat berupa T-test dan uji F.
Bagaimana Anda Interpretsi Hasil Regresi Linear?
Kesimpulan dari artikel ini adalah bahwa perubahan harga Visa (V) tampaknya sangat terkoreksi dengan S&P 500. Nilai R2 menunjukkan bahwa harga V sendiri dapat menjelaskan lebih dari 62% dari fluktuasi yang diamati pada indeks S&P 500. Namun, analis harus berhati-hati karena alasan sebagai berikut: hanya satu variabel dalam model, maka tidak jelas apakah V mempengaruhi harga S&P 500, jika S&P 500 mempengaruhi harga V, atau jika ada variabel lain yang tidak terlihat mempengaruhi keduanya.