Jurnal Regresi Logistik Binär Optionen

Regresi linier seperti yang kita ketahui tidak dapat menyelesaikan kasus dimana variabel abhängig bersifat dikotomi dan kategori dengan dua atau lebih kemungkinan (ex. Sukses atau Gagal terpilih atau tidak terpilih lulus atau tidak lulus melakukan pembelian atau tidak mendapat promosi atau tidak, dan lain-lain) . Regresi logistik umumnya melibatkan berbagai macam variabel prediktor baik numerik ataupun kategorik, termasuk variabel dummy. Pada regresi linier, variabel prediktor yang digunakan biasanya numerik, tetapi jika kita melibatkan campuran antara numerik maupun kategorik kita dapat menggunakan regresi logistik. Regresi logistik membentuk persamaan atau fungsi dengan pendekatan maximale likelihood, yang memaksimalkan peluang pengklasifikasian objek yang diamati menjadi kategori yang sesuai kemudian mengubahnya menjadi koefisien regresi yang sederhana. Dua nilai yang biasa digunakan sebagai variabel dependen yang diprediksi adalah 0 dan 1 (zB 1berhasil, 0gagal). Regresi Logistik Menghasilkan Rasio Peluang (Odds Ratios) Antara Keberhasilan Atau Kegagalan Suatu Dari Analisis. Dapat kita contohkan dengan seorang tokoh yang ingin menjadi presiden, akan lebih baik peluangnya jika menjadi ketua partai politik tertentu. Disini Odds Ratio yang dimaksud adalah seberapa besar peluang tokoh tersebut dengan mempertimbangkan variabel prediktor yang ada. Regresi logistik akan membentuk variabel prediktorrespon (log (p (1-p)) yang merupakan kombinasi linier dari variabel independen Nilai variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit. Asumsi-asumsi dalam regresi logistik Tidak mengasumsikan hubungan linier antar variabel dependen dan Unabhängige Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 variabel) Variabel unabhängige tidak harus memiliki keragaman yang sama antar kelompok variabel Kategori dalam variabel unabhängige harus terpisah satu sama lain atau bersifat eksklusif Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, mindestens dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk sebuah variabel Prediktor (bebas) persamaan regresi logistik regresi logistik menghasilkan rasio peluang yang dinyatakan dengan transformasi fungsi logaritma (log), dengan demikian fungsi transformasi log ataupun ln diperlukan untuk p-Wert, dengan demikian dapat dinyatakan bahwa logit (p) merupakan log dari peluang ( Odds Ratio) atau Likelihood ratio dengan kemungkinan terbesar nilai peluang adalah 1, dengan demikian persamaan regresi logistik menjadi: logit (p) log (p1-p) ln (p1-p) dimana p bernilai antara 0-1. Modell yang digunakan pada regresi logistik adalah: log (P 1 8211 p) 0 1X1 2X2 8230. kXk Dimana p adalah kemungkinan bahwa Y 1, dan X1, X2, X3 adalah variabel independen, dan b adalah koefisien regresi. Konsep Log Odds, Quoten Ratio Logit (Log Odds) merupakan koefisien Hang (b) dari persamaan regresi. Slope disini adalah perubahan nilai rata-rata dari Y dari satu Einheit perubahan nilai X. Regresi logistik melihat perubahan pada nilai variabel dependen yang ditransformasi menjadi peluang, bukan nilai aslinya seperti pada regresi linier. Seutelai ilustrasi jika nilai peluang adalah 0,25, maka nilai odds adalah 3 (25. 75), sedangkan jika nilai peluang 50, maka nilai odds adalah 1 (50. 50), atau jika nilai peluang 0,33, maka nilai odds adalah 2 (33. 67) dengan total keseluruhan nilai peluang adalah 1. Nilai Odds Ratio Biasanya dapat kita lihat pada kolom B pada 8216variablen in der equation8217 Ausgabe SPSS. Kecocokan Modell (Modell passen) dan fungsi Wahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeit berarti juga peluang atau probabilitas untuk hipotesis tertentu. Seperti Yang Kita Ketahui Pada Kurva Regresi Liner Kita Lihat Adanya Hubungan Liner, Peningkatan Pada Sumbu Y Akan Diikuti Dengan Peningkatan Pada Sumbu X Dan Sebaliknya. Tetapi pada regresi logistik dengan nilai Y antara 0 dan 1, pendekatan linier tidak bisa kita gunakan. Oleh Karena Itu Metode maximale Wahrscheinlichkeit sangat berguna dalam menentukan kecocokan Modell yang tepat bagi persamaan yang kita miliki. Hipoteis dalam regresi logistik antara lain: h0 ketika persamaan regresi bernilai 0 logit (p) 0. h1 persamaan regresi berbeda nyata dari 0 logit (p) 8800 0. Regresi logistik merupakan regresi nicht linier dimana modell yang ditentukan akan mengikuti pola kurva linier seperti gambar Di bawah ini Regresi logistik juga menghasilkan rasio peluang (Quotenverhältnisse) terkait dengan nilai setiap prediktor. Peluang (Chancen) dari suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas hasil yang muncul yang dibagi dengan probabilitas suatu kejadian tidak terjadi. Secara umum, rasio peluang (Quotenverhältnisse) merupakan sekumpulan peluang yang dibagi oleh peluang lainnya. Rasio peluang bagi prediktor diartikan seesselai jumlah relatif dimana peluang hasil meningkat (rasio peluang gt 1) atau turun (rasio peluang lt 1) ketika nilai variabel prediktor meningkat sebesar 1 Einheit. Lebih jelasnya kita dapat mengikuti ilustrasi berikut ini: Kita ingin mengetahui apakah berat badan (gewicht gain) sapi para peternak di kota elgrow bertambah signifikan atau tidak, dengan variabel prediktor adalah sex yang terdiri atas männlich (M) atau weiblich (F), pemberian obat cacing (Anthelmintisch) secara rutin sesuai dosis yang dinyatakan dengan ja dan nein, dan biaya pemeliharaan pro bulan yang dinyatakan dalam US. Kali ini kita akan menjalankan modell logit menggunakan bantuan software IBM SPSS versi 23, untuk yang masih menggunakan SPSS seri di bawahnya jangan khawatir, masih kurang lebih sama koq cara aplikasinya, kamu bisa herunterladen datanya disini 1. tahap impor daten (misalnya dari excel), Buka SPSS Kamu, Datei gt lesen Textdaten, Pada Kotak Dialog offenen Daten, Dateien von Typ gt Pilih Excel, Maka Datanya maiul di layar, Pilih lalu klik gt offen, kemudian dimunculkan lagi jendela Eröffnungsdaten, Checkliste seperti gambar gt ok, Daten telah Mahuk dalam record spss, berikut adalah dataview, lihat sususannya tidak beraturan, kamu bisa atur dalam variabler ansicht: atur etikett, desimal, dan lain-lain dalam variabel ansicht, 2. tahap analisis, analysieren gt regression gt binäre logistik, setelah muncul jendela logistik Regression, masukkan gewicht gain kedalam dependen, dan variabel kategorik yaitu sex dan anthelmintic ke kotak kovariaten, lalu klik kategorisch, untuk menyesuaikan tipe daten variabel kategorik, di jendela definieren kovariaten variablen pilih referenzkategorie zuerst, kemudian klik änderungen gt weiter, klik next lalu masukkan variabel Kontinin kovariates, kemudian option, kemudian weiter gt ok, maka outputnya akan ditampilkan, Chi-Quadrat Modell sebesar 18.440, angka ini menjelaskan kemampuan Modell dalam memprediksi variabel dependen weightgain. Dengan signifikansi 0,000 lt 0,05, berarti terdapat peningkatan signifikansi dengan penambahan variabel sex, dan anthelmintic, ke dalam model. -2 log Likelihood menjelaskan signifikansi Modell layaknya R-sq pada regresi linier OLS. Tabel Hosmer und Lemeshow Test menunjukkan nilai penambahan signifikansi model dari konstanta, dan model sesudah ditambahkan variabel independen sex dan anthelmintic. Penambahannya cukup kecil dengan signifikansi 0,631 (gt0,05). Kita lihat kembali pada Ausgangsvariablen in der Gleichung menunjukkan Modell sesuai hipoteis null atau Modell tanpa prediktor, Ausgangsvariablen nicht in der Gleichung menunjukkan signifikansi masing-masing variabel independen terhadap weightgain. Dari tabel dapat kita lihat bahwa variabel anthelmintisch (1) memberikan peningkatan yang signifikan terhadap model (0,000), sedangkan sex (1) tidak signifikan (0,298). Tetapi secara keseluruhan signifikan terhadap perbaikan Modell (Gesamtstatistik, sig 0,000). Dari-Ausgangsvariablen in der Gleichung persamaan yang kita peroleh adalah (lihat nilai pada kolom B): Log Odds (Gewichtszunahme) B0 B1sex (1) B2anthelmintic (1) B3cost atau dengan nilai aslinya Log Odds (Gewichtszunahme) -3,502 0,116sex (1) 2,638anthelmintisch (1) 0,011cost Jika Geschlecht (1) 1 (lihat Ausgangskodierung), anthelmintisch (1) 1 (lihat Ausgabecodierung), dan costUS 100, Maka persamaannya menjadi: Log Odds (Gewichtszunahme) -3,502 0,116 (1) 2,638 (1) 0,011 (100) Log Odds (Gewichtszunahme) -3.502 0,116 2,638 1,1 Jika kita hilangkan log maka persamaan akan dalam bentuk eksponensial: odds (weightgain) e -3,502 0,116 2,638 1,1 Interpretasi dari Persamaan Untuk setiap perubahan pro Einheit Pada variabel sex (1) (kodierender dummy untuk variabel Mjantan), akan meningkatkan weightgain sebesar 0,116. Untuk setiap kenaikan pada variabel anthelmintisch (1) sebesar 1 unit, maka akan meningkatkan weightgain sebesar 2,638. Untuk setiap penambahan sebesar US1 terhadap variabel kosten, maka akan meningkatkan peluang weightgain sebesar 0,011. Dari nilai signifikansi dapat kita simpulkan bahwa variabel yang signifikan berpengaruh terhadap log odds (Gewichtszunahme) adalah pemberian obat cacing secara rutin (anthelmintic (1)), dan cost dengan nilai signifikansi berturut-turut 0,02 dan 0,018 (pada tingkat signifikansi 95). Kemudian mari kita interpretasikan nilai exp (B) pada Ausgangsvariablen in der Gleichung di atas: Variabel Geschlecht (1) yang mengacu pada MaleJantan, memiliki kecenderungan untuk mendapatkan pertambahan berat badan (weightg ain) 1,122 kali daripada Weiblich yang menjadi kategori referensi kita (ini Adalah kodieren dummy, dimana 0 untuk F dan 1 untuk M). Variabel Anthelmintikum (1) Yang Mengacu Pada Ja, Dimana Pemberian Obat Cacing Secara Teratur Dan Sesuai Dosis Memiliki Peluang Sebesar 13,988 Kali Daripada Kategori Referenzen Kita Yang Mengacu Pada Nein, Dimana keine Dinyatakan Sebagai Tidak Mitgliedsban Asupan Obat Cacing Secara Rutin Dan Sesuai Dosis. Variabel ini sangat signifikan mempengaruhi log odds (weightgain) dengan nilai signifikansi 0,002. Variable Kosten cenderung meningkatkan weightgain sebesar 0,030 kali dengan nilai signifikansi yang baik yaitu 0,018 lt 0,05 (yoso) download materi dalam bentuk pdf di bawah ini gtgtgtRegresi logistische merupakan salah satu analisi multivariate, yang berguna untuk memprediksi abhängig variabel berdasarkan variabel independen. Pada logistic regresi, dependen variabel adalah variabel dikotomi (kategori). Ketika kategori variabel dependennya berjumlah dua kategori maka digunakan binäre logistik, dan ketika dependen variabelnya lebih dari dua kategori maka digunakan multinominal logistische regression. Lalu ketika dependen variabelnya berbentuk ranking, maka disebut dengan ordinal logistische regression. Konsep Regresi Logistik Regresi logistik merupakan alternative uji jika asumsi multivariate normale verteilung pada variabel bebasnya tidak bisa terpenuhi ketika akan dilakukan analisis diskriminan. Tidak terpenuhinya asumsi ini dikarenakan variabel bebas merupakan campuran antara variabel kontinyu (metrisch) dan kategorial (nicht metrisch). Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita serangan jantung pada waktu tertentu dapat diprediksi dari informasi usia, kebiasaan merokok, jenis kelamin, dan lainnya. Asumsi Regresi Logistik Regresi Logistik Tidak Membran Hanoi Lubier Antara Variabel Bebas Dengan Variabel Terikat. Regresi Logistik dapat menyeleksi hubungan karena menggunakan pendekatan nicht linier log transformasi untuk memprediksi Odds Ratio. Odd dalam regresi logistik sering dinyatakan sebagai probabilitas. Misal Odd sebuah perusahaan dapat bangkrut atau berhasil atau ungerade seorang anak dapat lulus atau tidak pada Ujian Nasional. Variabel bebas tidak memerlukan asumsi multivariate normalität Asumsi homokedastis tidak diperlukan Variabel bebas tidak perlu dirubah ke bentuk metrisch (Intervall atau skala ratio) CONTOH KASUS Logistic Regression Daten Yang Diberikan Adalah Daten Fiktif Bukan Daten Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik Seorang dokter ingin mengetahui probabilitas seorang Pasien terkena penyakit jantung berdasarkan rutinitas kebiasaan merokok dan usia Daten dikumpulkan dari catatan medis sebanyak 30 orang pasien yang melakukan pemeriksaan kesehatan di RS ABC merokok (1), tdk merokok (0) Usia (usia dalam tahun) Pada Menü Analysieren, Pilih Regression gtgt Binär Logistik Masukkan variabel sakit ke Dependent, kemudian variabel rokok dan usia ke 8220covariate box8221 Kemudian, Klik Optionen, lalu beri tanda pada Klassifikation Plots, Hosmer-Lemeshow GoF, Korrelationsmatrix, dan itteration Geschichte Klik Weiter, Kemudian OK HASIL Dan INTERPRESTASI Menilai Model Fit Untuk Menilai modell passend dapat diperhatikan nilai statistik -2LogL yaitu tanpa mengikutsertakan variabel hanya berupa konstanta yaitu sebesar 41.589. Ketika dimasukkan 2 variabel baru maka prediksi nilai -2LogL sebesar 16.750. Artinya terdapat penurunan sebesar 41.589 8211 16.750 24.839. Untuk -2LogL pertama diperoleh nilai 41.589 dengan df1 30-1 29. Nilai ini signifikan pada alpha 5 yang berarti Ho ditolak, artinya Modell tidak fit. Nilai -2LogL kedua adalah sebesar 16.750 dengan df2 30-3 27 adalah tidak signifikan pada alpha 5. (Nilai statistik -2LogL di atas dibandingkan dengan nilai statistik distribusi x2.), Artinya modell passend dengan daten. Statistik - LogL dapat digunakan untuk menentukan apakah jika variabel bebas dimasukkan dalam modell dapat secara signifikan mempengaruhi modell. Dengan selisih 24.839 dan df (df1-df229-272) maka menunjukkan angka ini signifikan pada alpha 5. Hal ini berarti Ho ditolak dan Modell passen dengan Daten. Cox n Snell8217s R Platz adalah ukuran pengaruh bersama yaitu sebesar 0.563 dan nilai Nagelkerke R Platz adalah sebesar 0.751. Denganer demikian dapat disimpulkan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan modell adalah sebesar 75.10. Selanjutnya, Hosmer und Lemeshow8217s GoF dilakukan untuk menguji hipoteis. Jika sig lt 0.05 maka Ho ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara modell dengan nilai observasinya. Jika sig gt 0.05 maka Ho diterima, artinya tidak ada perbedaan antara Modell dan nilai observasinya. Statistik Hosmer und Lemeshow8217s GoF diperoleh sebesar 0.594 (gt 0.05) sehingga dapat dinyatakan bahwa Modell passen dengan Daten. Hosmer und Lemeshow8217s GoF juga menghasilkan nilai 6.475 dengan probabilitas sebesar 0,594 sehingga dapat disimpulkan bahwa modell passend dengan daten. Estimasi Parameter dan Interprestasi Estimasi Maximum Likehood Parameter Modell dapat dilihat dari Ausgabe pada tabel Variablen in der Gleichung. Logistische Regression kemudian dapat dinyatakan: Ln P1-P -11.506 5.348 Rokok .210 Usia. Variabel bebas kebiasaan merokok signifikan dengan probabilitas sebesar 0,004 (lt 0,05) dan variabel usia juga signifikan dengan probabilitas 0.032. Dengan memperhatikan persamaan ini maka dapat diinterprestasikan sbb: log der quoten seseorang terkena secara positif berhubungan dengan rokok. Probabilitas atau Quoten seorang terkena penyakit jantung jika ia perokok adalah sebesar 5.348. Artinya seorang perokok memiliki kemungkinan terkena serangan jantung 5.35 kali lebih besar dibanding yang tidak merokok. Jika variabel rokok dianggap konstan, maka probabilitas seseorang terkena serangan jantung adalah sebesar 0.210 pada setiap kenaikan satu tahun usia. Jika Rokok dianggap konstan, maka seseorang memiliki odds terkena penyakit jantung adalah sebesar 1.233 untuk setiap penambahan usia. Sementara jika usia bernilai konstan maka odds seorang terkena penyakit jantung adalah sebesar 210.286 untuk perokok dibandingkan dengan yang tidak merokok. Hasil insgesamt clasification rate adalah sebesar 90.0 pada cutoff 50 Pertama. Variabel rokok dan usia memiliki hubungan positif dengan odds penyakit jantung Kedua. Jika usia bernilai konstan, maka seorang perokok memiliki odds terkena penyakit jantung sebesar 5.384 kali lebih besar dibanding yang tidak merokok Ketiga. Jika rokok bernilai konstan, maka odds seorang terkena penyakit jantung adalah sebesar 0.210 pada setiap penambahan usia. Cuma diingatkan8230.data yang Diberikan Adalah Daten Fiktif Bukan Daten Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik Imam Ghozali. 2009. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Programm SPSS. Semarang BP: Undip, hal. 261-275BITCOIN 1217.125 02:00 04.03 BITCOIN 1218.133 00:00 04.03 BITCOIN 1216.646 23:00 03.03 BITCOIN 1217.045 22:00 03.03 EURJPY 121.122 22:00 03.03 USDJPY 114.009 22:00 03.03 USDCHF 1.00735 22:00 03.03 EURUSD 1.06233 22:00 03.03 TOYOTA (US) 113.295 21:00 03.03 SONY 31.565 21:00 03.03 FORD 12.645 21:00 03.03 SILBER 17.941 21:00 03.03 GOLD 1234.405 21:00 03.03 ALIBABA 103.300 21:00 03.03 BANK OF AMERICA 25.415 21:00 03.03 AUDUSD 0.75930 21 : 00 03.03 NIKE 56.685 21:00 03.03 CITIGROUP VS AIG 0.94961 21:00 03.03 CITIGROUP VS JP MORGAN CHASE 0.65736 21:00 03.03 MASTERCARD 111.765 21:00 03.03 ALLGEMEINE MOTOREN 38.235 21:00 03.03 FAZ-SHORT BANKS (ETF) 17.605 21: 00 03.03 WYNN RESORTS 101.035 21:00 03.03 LAS VEGAS SANDS 53.825 21:00 03.03 McDONALDS 127.860 21:00 03.03 AIG 64.215 21:00 03.03 Start Trading Heute Haftungsausschluss Kündigungsfrist AGBs Bedingungen AGB AGB Datenschutz Disclaimer: Binäre Optionen und Devisenhandel Risiken einbeziehen Geschäftsmodell und Ergebnis: Die Ergebnisse sind abhängig von der Auswahl der korrekten Richtung eines Vermögenspreises, ab dem angegebenen Ausübungspreis, um den ausgewählten Verfallzeitraum. Sobald ein Handel eingeleitet ist, erhalten die Händler einen Bestätigungsbildschirm, in dem der Vermögenswert, der Ausübungspreis, die gewählte Richtung (CALL oder PUT) und der Investitionsbetrag angezeigt werden. Wenn Sie von diesem Bildschirm aufgefordert werden, werden die Trades in 3 Sekunden gestartet, es sei denn, der Trader drückt die Abbrechen-Taste. Beeoptions bietet die schnellste Option abläuft zur Verfügung der Öffentlichkeit und Transaktionen können so schnell wie 15 Minuten in regelmäßigen binären Optionen und so schnell wie 60 Sekunden in der 60 Sekunden Plattform. Obwohl das Risiko beim Handel von binären Optionen für jeden einzelnen Handel festgelegt ist, sind die Trades live und es ist möglich, eine anfängliche Investition zu verlieren, vor allem, wenn ein Trader beschließt, seine gesamte Investition in einen einzigen Live-Handel zu stellen. Es wird dringend empfohlen, dass die Händler eine ordnungsgemäße Geldmanagementstrategie wählen, die die gesamten aufeinanderfolgenden Trades oder die insgesamt ausstehenden Investitionen begrenzt.