<![CDATA[ABSTRAK:Variabel tak bebas tidak hanya cukup dipengaruhi oleh satu variabel bebas dalam analisis regresi. Semakin banyak variabel bebas yang dilibatkan pada analisis regresi semakin baik pula untuk menaksir variabel tak bebasnya. Akan tetapi, hal ini juga menyebabkan peluang terjadinya multikolinearitas akan semakin besar. Regresi akar laten merupakan salah satu analisis regresi di mana terjadi hubungan di antara variabel-variabel bebasnya. Regresi akar laten akan menggunakan akar laten (nilai eigen) dan vektor laten (vektor eigen) yang diperoleh dari matriks yang entri-entrinya merupakan variabel bebas dan variabel tak bebas untuk membentuk persamaan regresi. Kata kunci : multikolinearitas, nilai eigen, vektor eigen, regresi akar laten. ABSTRACT: Dependent variableis notonlysufficientlyinfluencedbyanindependent variablein the regression analysis. The moreindependent variableswere includedin theregressionanalysisto estimatethe greater theindependentvariable. However, this is alsocausingthe possibility ofmulticollinearitywill be greater. latentrootregressionis one of theregressionanalysiswhere there isa relationshipbetweenthe independent variables. Latentrootregressionwilluse thelatentroots(eigenvalues) andlatentvectors(eigenvectors) areobtainedfrom thematrixwhose entriesareindependent variablesand thedependent variabletoestablish the regression equation.]]>
Copyrights © 2014
