Dalam analisis regresi, residu adalah bagian penting yang perlu dipahami dengan baik. Sebuah model regresi memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen. Namun, tidak semua prediksi model tersebut sesuai dengan kenyataan. Residu muncul karena adanya perbedaan antara prediksi model dan nilai aktual variabel dependen.
Dalam beberapa kasus, residu dapat membantu kita mengetahui bagaimana model regresi berfungsi dan apa yang menjadi masalah dalam analisis tersebut. Dengan memahami residu, kita dapat meningkatkan kualitas model regresi dan menghindari kesalahan-kesalahan yang mungkin terjadi.
Menghitung Residu
Residu dapat dihitung dengan cara mencocokkan nilai prediksi model regresi dengan nilai aktual variabel dependen. Perbedaan antara kedua nilai tersebut disebut residu. Jika residu memiliki distribusi imprevedible, maka tidak ada cara untuk memprediksi nilai residu.
Mengidentifikasi Outliers
Grafik dispersi antara nilai prediksi dan residu dapat membantu kita mengidentifikasi outliers, yaitu titik-titik yang berbeda dengan lainnya. Outliers ini biasanya memiliki nilai residu yang besar dan dapat mempengaruhi kualitas model regresi.
Menghitung Punctures of Leverage
Punctures of leverage adalah indikator yang digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh outliers terhadap model regresi. Jika puntures of leverage memiliki nilai tinggi, maka outlier tersebut sangat berpengaruh terhadap model regresi.
Menghitung Residu Studentized
Residu studentized adalah indikator yang digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh outliers terhadap model regresi. Jika residu studentized memiliki nilai tinggi, maka outlier tersebut sangat berpengaruh terhadap model regresi.
Menghitung Distance of Cook
Distance of cook adalah indikator yang digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh outliers terhadap model regresi. Jika distance of cook memiliki nilai tinggi, maka outlier tersebut sangat berpengaruh terhadap model regresi.
Analisis Residu
Jika residu dan punctures of leverage tidak menunjukkan anomali, maka kita dapat menganggap hasil analisis regresi sebagai akurat. Namun, jika residu dan punctures of leverage menunjukkan anomali, maka perlu dilakukan analisis lebih lanjut untuk memahami masalah tersebut.
Dalam beberapa kasus, model regresi yang rusak dapat dipulihkan dengan cara menghapus outliers yang berpengaruh terhadap model regresi. Dalam analisis lainnya, kita mungkin perlu menggunakan model regresi yang lebih kompleks, seperti model regresi robusta atau GLM (Generalized Linear Models).
Dalam analisis regresi, residu adalah bagian penting yang perlu dipahami dengan baik. Dengan memahami residu, kita dapat meningkatkan kualitas model regresi dan menghindari kesalahan-kesalahan yang mungkin terjadi. Kita juga dapat menggunakan indikator-indikator lainnya untuk mengukur pengaruh outliers terhadap model regresi.
Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang analisis residu, saya sarankan untuk membaca buku "Gude to Statistic" yang berisi contoh-contoh dengan definisi-definisi yang jelas dan mudah dipahami.