X3 1251.141
1157.021 1.081347
0.3027 X4
6.282986 30.62166
0.205181 0.8412
X5 -197.3999
101.5612 -1.943655 0.0780
R-squared 0.834699 Mean dependent var
7645.000 Adjusted R-squared
0.774590 S.D. dependent var 2042.814
S.E. of regression 969.8744 Akaike info criterion
16.84252 Sum squared resid
10347220 Schwarz criterion 17.08395
Log likelihood -129.7401 F-statistic
13.88635 Durbin-Watson stat
2.333986 ProbF-statistic 0.000281
Jika hasil diatas ditulis dihasilkan persamaaan sebagai berikut : Y = 10816.04325 - 2227.70436X2 + 1251.141202X3 + 6.282986279X4
Std. error 5988,35 920,46 1157,02 30,62 -197.3999396X5
Std. Error 101,56
Klik Name untuk menyimpan persamaan | beri nama : eq01
2.1 Pengujian Spesifikasi model
Uji Ramsey’s RESET Ramsey membuat pengujian tentang spesifikasi error yang disebut RESET
regression specification error test . RESET test ini melihat suatu pola yang
sistematik dari perubahan residual regresi
i
uˆ dihubungkan dengan estimasi y
i
i
Yˆ pada persamaan a di bawah ini. Jika kita masukan
i
Yˆ dalam persamaan a maka akan meningkatkan R
2
dan jika kenaikan R
2
ini secara statistik signifikan maka model persamaan a yang merupakan persamaan linear ialah miss-specified tidak
memenuhi spesifikasi model . Misal kita memiliki persamaan : Y
i
=
1
+
2
X
i
+ u
3i
..a Di mana : Y= Total Cost dan X = output
Tahapan dalam RESET ini ialah : 1. Estimasi model a dengan OLS biasa kemudian didapat estimasi Y
i
yaitu
i
Yˆ 2. Estimasi lagi persamaan a dengan memasukan regressor tambahan
i
Yˆ . Kalau kita
gambarkan hubungan antara
i
Yˆ dan
i
uˆ maka ada hubungan yang kurva linear.
Ramsey menyarankan memasukan
i
Yˆ
2
dan
i
Yˆ
3
sebagai regressor tambahan. Sehingga kita estimasi persamaan :
Y
i
=
1
+
2
X
2
+
3
X
3
+
4
X
4
+
5
X
5
+
6
i
Yˆ
2
+
7
i
Yˆ
3
+ u
i
a.1 3. Dari persamaan a.1 didapat R
2
yang baru
2 new
R dan R
2
dari persamaan a disebut
2 old
R . Dari hasil ini kita bisa mencari nilai F-statistiknya untuk mengetahui
apakah kenaikan dalam R
2
dari menggunakan model a.1 itu signifikan atau tidak :
baru model
dalam di
parameter -
parameter jumlah
R -
1 baru
regressor -
regressor jumlah
2 new
2 2
− −
= n
R R
F
old new
Jika nilai F-statistik yang telah dihitung itu signifikan pada tingkat misal 5 maka kita bisa menerima hipotesis bahwa model a itu misspecified. Sebaliknya jika nilai
F-statistik yang telah dihitung itu tidak signifikan pada tingkat misal 5 maka model specified.
Caranya di eviews :
Dari hasil estimasi awal eq.1 : Klik View | stability test | pilih Ramsey Reset | masukan :2 jika kita misalkan ada
hubungan kuadratik
Klik OK sehingga muncul hasil sebagai berikut :
F-statistik paling atas dari hasil estimasi ramsey test di eviews ialah sama dengan : baru
model dalam
di parameter
- parameter
jumlah R
- 1
baru regressor
- regressor
jumlah
2 new
2 2
− −
= n
R R
F
old new
Uji Hipotesis : Ho : Model Specifiedlinier H1: Model misspecified tidak linier
Pengujian : Jika nilai p-value F-statistik =5 maka Ho ditolak
Ternyata p-value F-statistik = 0,52 0,05 maka Ho tidak ditolak sehingga bisa disimpulkan bahwa model di atas memenuhi spesifikasi kelinieran.
2.2 Pengujian Masalah yang Terjadi dalam Regresi Linier
