{"id":1308,"date":"2023-07-26T22:37:32","date_gmt":"2023-07-26T22:37:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/"},"modified":"2023-07-26T22:37:32","modified_gmt":"2023-07-26T22:37:32","slug":"residu-terstandar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/","title":{"rendered":"Apa yang dimaksud dengan residu terstandar?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Residual<\/strong> adalah selisih antara nilai observasi dan nilai prediksi dalam <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/regresi-linier-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">model regresi<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ini dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sisa = Nilai yang diamati \u2013 Nilai yang diprediksi<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika kita memplot nilai observasi dan menempatkan garis regresi yang dipasang, residu untuk setiap <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/pengamatan-dalam-statistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">observasi<\/a> akan menjadi jarak vertikal antara observasi dan garis regresi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12422 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residus1-1.png\" alt=\"Contoh residu dalam statistik\" width=\"487\" height=\"382\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Salah satu jenis residu yang sering kita gunakan untuk mengidentifikasi outlier dalam model regresi disebut <strong>residu terstandarisasi<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ini dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>r <sub>i<\/sub> = e <sub>i<\/sub> \/ s( <sub>ei<\/sub> )<\/strong> = <strong>e <sub>i<\/sub> \/ RSE\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">1-h <sub>ii<\/sub><\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Emas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>e <sub>i<\/sub> :<\/strong> Residu <sup>ke<\/sup> -i<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RSE:<\/strong> kesalahan standar sisa model<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>h <sub>ii<\/sub><\/strong> : Meningkatnya observasi <sup>ke-i<\/sup><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dalam praktiknya, kita sering menganggap residu terstandar yang nilai absolutnya lebih besar dari 3 sebagai outlier.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hal ini tidak berarti bahwa kita akan menghapus observasi tersebut dari model, namun setidaknya kita harus mempelajarinya lebih lanjut untuk memverifikasi bahwa observasi tersebut bukan merupakan hasil dari kesalahan entri data atau kejadian aneh lainnya.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Catatan:<\/strong> Terkadang residu yang distandarisasi juga disebut &#8220;residu yang dipelajari sendiri&#8221;.<\/em><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh: Cara menghitung residu terstandar<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalkan kita memiliki kumpulan data berikut dengan total 12 observasi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12424 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residus3.png\" alt=\"\" width=\"153\" height=\"269\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika kita menggunakan perangkat lunak statistik (seperti R , Excel , Python , Stata , dll.) untuk menyesuaikan garis regresi linier dengan kumpulan data ini, kita akan menemukan bahwa garis yang paling sesuai adalah:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>kamu = 29,63 + 0,7553x<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dengan menggunakan baris ini, kita dapat menghitung nilai prediksi untuk setiap nilai Y berdasarkan nilai X. Misalnya, nilai prediksi observasi pertama adalah:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">kamu = 29,63 + 0,7553*(8) = <strong>35,67<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami kemudian dapat menghitung sisa pengamatan ini sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sisa = Nilai teramati \u2013 Nilai prediksi = 41 \u2013 35,67 = <strong>5,33<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat mengulangi proses ini untuk mencari sisa setiap observasi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12425 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residus4.png\" alt=\"Cara menghitung residu\" width=\"334\" height=\"267\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita juga dapat menggunakan perangkat lunak statistik untuk menemukan bahwa kesalahan standar sisa model adalah <strong>4,44<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dan, meskipun ini di luar cakupan tutorial ini, kita dapat menggunakan perangkat lunak untuk mencari statistik leverage (h <sub>ii<\/sub> ) untuk setiap observasi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12795 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standres1.png\" alt=\"\" width=\"395\" height=\"266\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita kemudian dapat menggunakan rumus berikut untuk menghitung residu standar untuk setiap observasi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>r <sub>i<\/sub><\/strong> = <strong>e <sub>i<\/sub> \/ RSE\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">1-jam <sub>ii<\/sub><\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, residu terstandar untuk observasi pertama dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>r <sub>saya<\/sub> = 5,33 \/ 4,44\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">1-0,27<\/span> = 1,404<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita dapat mengulangi proses ini untuk menemukan residu terstandar untuk setiap observasi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12796\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standres2.png\" alt=\"Contoh penghitungan residu terstandar\" width=\"527\" height=\"262\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami kemudian dapat membuat plot sebar cepat dari nilai prediksi terhadap residu terstandar untuk melihat secara visual apakah ada residu terstandar yang melebihi ambang batas nilai absolut 3:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12797 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standres3.png\" alt=\"Plot nilai prediksi versus residu standar\" width=\"482\" height=\"355\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dari grafik tersebut, kita dapat melihat bahwa tidak ada satu pun residu terstandar yang melebihi nilai absolut 3. Dengan demikian, tidak ada satu pun observasi yang tampak outlier.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Perlu dicatat bahwa dalam beberapa kasus, peneliti menganggap observasi yang residu terstandarnya melebihi nilai absolut 2 sebagai outlier.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Terserah Anda, bergantung pada bidang yang Anda kerjakan dan masalah spesifik yang sedang Anda kerjakan, apakah Anda ingin menggunakan nilai absolut 2 atau 3 sebagai ambang batas untuk outlier.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutorial berikut memberikan informasi tambahan tentang residu terstandar:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apa yang dimaksud dengan residu dalam statistik?<\/a><br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-yang-dinormalisasi-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cara menghitung residu standar di Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-distandarisasi-di-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cara menghitung residu standar di R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-python-standar\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cara Menghitung Residu Standar dengan Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Residual adalah selisih antara nilai observasi dan nilai prediksi dalam model regresi . Ini dihitung sebagai berikut: Sisa = Nilai yang diamati \u2013 Nilai yang diprediksi Jika kita memplot nilai observasi dan menempatkan garis regresi yang dipasang, residu untuk setiap observasi akan menjadi jarak vertikal antara observasi dan garis regresi: Salah satu jenis residu yang [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Apa yang dimaksud dengan residu terstandar? - Statorial<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tutorial ini memberikan pengenalan singkat tentang residu standar, termasuk definisi dan contoh.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Apa yang dimaksud dengan residu terstandar? - Statorial\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tutorial ini memberikan pengenalan singkat tentang residu standar, termasuk definisi dan contoh.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-26T22:37:32+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residus1-1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/\",\"name\":\"Apa yang dimaksud dengan residu terstandar? - Statorial\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-26T22:37:32+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-26T22:37:32+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Tutorial ini memberikan pengenalan singkat tentang residu standar, termasuk definisi dan contoh.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Apa yang dimaksud dengan residu terstandar?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Apa yang dimaksud dengan residu terstandar? - Statorial","description":"Tutorial ini memberikan pengenalan singkat tentang residu standar, termasuk definisi dan contoh.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Apa yang dimaksud dengan residu terstandar? - Statorial","og_description":"Tutorial ini memberikan pengenalan singkat tentang residu standar, termasuk definisi dan contoh.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-26T22:37:32+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/residus1-1.png"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/","name":"Apa yang dimaksud dengan residu terstandar? - Statorial","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-26T22:37:32+00:00","dateModified":"2023-07-26T22:37:32+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Tutorial ini memberikan pengenalan singkat tentang residu standar, termasuk definisi dan contoh.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/residu-terstandar\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Apa yang dimaksud dengan residu terstandar?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1308"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1308"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1308\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1308"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1308"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1308"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}