Dua kriteria yang saling bertentangan dalam full regression models analysis adalah: (1) memasukkan sebanyak
mungkin peubah bebas ke dalam model sehingga persamaan
regresi yang diperoleh memiliki presisi yang tinggi bagi tujuan peramalan, dan (2) informasi dari banyak
peubah bebas serta pemonitorannya sering kali memerlukan biaya yang tinggi, sehingga
persamaan regresi yang diperoleh mencakup sesedikit mungkin peubah bebas.
Kompromi antara kedua pendekatan ini memerlukan pendekatan yang lebih praktis untuk melibatkan peubah-peubah bebas yang benar-benar memiliki hubungan fungsional dengan peubah tak-bebas. Bagaimanakah melakukan seleksi model regresi terbaik?
Tautan berikut ini adalah ulasan singkat saya mengenai Prosedur Pemilihan Model Regresi Terbaik dengan Interpretasi Keluaran MINITAB dan SAS.
Pemilihan Model Regresi Terbaik
Ulasan ini merupakan Tugas Akhir Mata Kuliah Analisis Regresi Terapan ketika Studi S2 di Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor. Tulisan ini disunting kembali agar cukup relevan menjawab permasalahan dalam analisis regresi. Input saran diperlukan dari rekan-rekan sekalian, sehingga bisa diterbitkan menjadi sebuah buku. Listing perintah dalam Minitab dan SAS yang menghasilkan keluaran kedua program dalam tulisan ini akan dimasukkan kemudian, dengan menggantikan contoh yang dikemukakan, dengan contoh yang lebih relevan dalam bidang pemuliaan tanaman.
