Dimana :
=
nilai
maksimum
likelihood
function
(fungsi
probabilitas)
jika
semua
koefisien (
) kecuali intersep (
) bernilai 0.
=
nilai
dari
likelihood
fuction
untuk
semua
parameter
(
)
di
dalam
model.
2. Estimasi Parameter dan Interpretasinya
Tahapan ini
merupakan tahap penghitungan prediksi dengan
uji statistik sehingga
diperoleh
fungsi
regresi
logistik
yang
akan
membedakan kelompok
serta
menginterpretasikan
hasil
dari
fungsi
logit
yang
mampu
membedakan
sampel
dalam dua kelompok atau
lebih.
Asumsi –
asumsi
yang ada pada analisis
regresi
logistik (logit) menurut Garson yang dikutip oleh Gasperz (1992) antara lain :
1. Regresi
logistik tidak
mengharuskan adanya
hubungan
linear antara
variabel
dependen dan variabel independennya.
2. Variabel dependennya tidak perlu berdistribusi normal.
3. Variabel
dependennya
tidak
perlu
bersifat
homoskedastisitas
untuk
setiap
tingkatan variabel independennya.
4. Penggunaan error pada distribusi normal tidak menjadi suatu keharusan pada
analisis regresi logistik.
5. Variabel independennya tidak perlu dalam bentuk interval.
6. Pengkodean,
koefisien
logit
akan
berubah
dalam
interpretasinya
jika
tidak
ada pengkodean.
7. Logit akan memasukkan semua variabel yang relevan dalam model regresi.
 |