Video ini membahas tentang regresi linear, yaitu cara untuk membuat model relasi antara dua variable dan digunakan untuk memprediksi data. Dalam contoh kasus pembukaan cafe, regresi digunakan untuk memprediksi minuman yang terjual berdasarkan data yang sudah ada. Dengan menghitung deviasi atau residu, kita dapat melihat seberapa baik model yang dibangun. Regresi linear bertujuan untuk membuat sum of square error seminimal mungkin dengan menambahkan variabel lain untuk meningkatkan performa model.
ATTACHMENT
Video ini membahas konsep regresi linear dalam Probabilitas & Statistika. Regresi merupakan cara untuk membuat model relasi antara dua variable dan digunakan untuk memprediksi data. Dalam contoh kasus pembuka cafe, regresi digunakan untuk memprediksi minuman yang terjual berdasarkan data yang ada. Melalui perhitungan residu atau deviasi, model regresi dapat dievaluasi dengan menghitung sum of square error untuk menentukan seberapa baik model tersebut. Tujuan utama dari regresi linear adalah membuat sum of square error seminimal mungkin untuk mendapatkan model yang optimal. Langkah selanjutnya adalah menambahkan variabel lain untuk meningkatkan performa model regresi linear.
ATTACHMENT
Video ini membahas konsep regresi linear dalam Probabilitas & Statistika. Regresi digunakan untuk membuat model relasi antara dua variabel dan memprediksi data berdasarkan model yang dibuat. Dalam contoh kasus penjualan minuman di cafe, regresi membantu memprediksi minuman yang terjual berdasarkan data yang ada. Proses regresi melibatkan perhitungan deviasi atau residu, yang merupakan selisih antara data aktual dan model yang dibuat. Tujuan regresi linear adalah meminimalkan sum of square error, sehingga model yang dibuat semakin akurat.
ATTACHMENT
Video ini membahas pengenalan konsep regresi linear dalam Probabilitas & Statistika. Regresi adalah cara untuk membuat model relasi antara dua variabel dan digunakan untuk memprediksi data. Dalam contoh cafe, regresi membantu memprediksi penjualan minuman berdasarkan data yang telah ada. Proses regresi melibatkan perhitungan deviasi atau residual dari data terhadap rata-ratanya untuk meminimalkan kesalahan model. Tujuan akhir regresi linear adalah mencari model terbaik dengan sum of square error yang minimal.
ATTACHMENT
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1NfwE6-15S_D-iD5cogZEe4WqIwPl8alH/edit?usp=sharing&ouid=101990340232047192293&rtpof=true&sd=true
