KUIS STATISTIKA LANJUTAN

Froggy Jumps

(2)

Jugadas 32

Crear copia

Sobre esta actividad

Model regresi dengan koefisien determinasi untuk menilai kecocokan model regresi dalam menjelaskan variabilitas data ekonomi.

Creada por

indah adya

Indonesia

Descarga la versión para jugar en papel

Top 10 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Anggota Sie Hubungan Masyarakat_Ayuning Yulietta 20 de Mayo de 2026	% 87	05:03
2	Vincent Immanuel Idzardi 20 de Mayo de 2026	% 87	12:42
3	072_Nadya Putri 20 de Mayo de 2026	% 80	06:34
4	Tania Ari Putri 20 de Mayo de 2026	% 80	06:41
5	Sie Kesekretariatan_Nyoman Sinta Febriani 20 de Mayo de 2026	% 73	04:45
6	glenn 20 de Mayo de 2026	% 73	05:10
7	Ayunda Pertiwi 20 de Mayo de 2026	% 73	11:28
8	185_Adhiguna 20 de Mayo de 2026	% 60	06:03
9	Ida Bagus Made Adi Wijaya_Angkatan 25 20 de Mayo de 2026	% 60	06:51
10	Khairil Anwar 20 de Mayo de 2026	% 60	09:29

¿Quieres aparecer en el Top 10 de este juego? Inicia sesión para identificarte.

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos

Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

Crear reto

		%
	Anónimo	%
		%
		%

Imprime tu juego

KUIS STATISTIKA LANJUTAN


Froggy Jumps KUIS STATISTIKA LANJUTANVersión en línea Model regresi dengan koefisien determinasi untuk menilai kecocokan model regresi dalam menjelaskan variabilitas data ekonomi. por indah adya 1 Jika sebuah model regresi linear menghasilkan nilai R^2 = 0,80, bagaimana interpretasi ekonomi yang paling tepat? a Setiap kenaikan 1 unit variabel independen akan menaikkan variabel dependen sebesar 0.08 unit. b Hubungan antara variabel independen dan dependen memiliki tingkat keakuratan sebesar 80%. c Sebesar 80% variasi dalam Y dapat dijelaskan oleh variasi variabel X dalam model 2 Mengapa penggunaan Adjusted R^2 lebih disukai daripada R^2 biasa ketika kita membandingkan dua model dengan jumlah variabel independen yang berbeda? a R² biasa selalu naik atau tetap saat variabel baru ditambah, meski tak relevan. b Karena Adjusted R^2 selalu menghasilkan nilai yang lebih besar sehingga model terlihat lebih baik. c Karena Adjusted R^2 tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel data yang digunakan. 3 Dalam konteks pemodelan ekonomi, apa bahaya atau risiko utama dari gejala overfitting yang dipicu oleh obsesi mengejar R^2 tinggi? a Model akan secara otomatis menghasilkan nilai residual yang tidak terdistribusi normal. b Model terlalu sensitif pada data sampel sehingga prediksi pada data baru menjadi buruk. c Nilai standar error dari estimasi koefisien akan selalu menjadi bernilai nol. 4 Jika regresi data time-series menghasilkan R^2 yang sangat tinggi (misal 0,96) tetapi nilai uji Durbin-Watson sangat rendah dan sebagian besar variabel tidak signifikan, fenomena apa yang mungkin sedang terjadi? a Terjadi multikolinearitas sempurna yang membuat model tidak dapat diestimasi sama sekali. b Model regresi telah mencapai kondisi BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). c Regresi Lancung (Spurious Regression) akibat data tidak stasioner. 5 Bagaimana kaitan antara plot residual (error) yang menunjukkan pola sistematis (tidak acak) dengan keandalan nilai R^2? a Nilai R^2menjadi kurang bermakna karena model belum menangkap seluruh informasi data. b Nilai R^2 akan otomatis turun drastis mendekati nilai nol. c Residual berpola menunjukkan nilai R^2 kurang andal untuk estimasi jangka panjang. 6 Penelitian ekonomi yang menggunakan data cross-section (seperti survei rumah tangga) secara teoretis cenderung menghasilkan R^2 yang lebih rendah dibanding data time-series karena... a Data cross-section selalu memiliki kesalahan pengukuran (measurement error) yang disengaja. b * Model cross-section tidak pernah menggunakan konstanta (intercept) dalam regresinya. c Variasi perilaku, preferensi, dan faktor unik antarindividu pada satu waktu sangat tinggi. 7 Manakah di bawah ini yang menunjukkan hubungan matematis yang benar antara Nilai Aktual, Nilai Prediksi, dan Residu? a b c 8 Berapakah rentang nilai koefisien determinasi (R^2) dalam model regresi linear berganda yang diestimasi menggunakan konstanta (intercept)? a b c 9 Apakah nilai R^2 yang tinggi (misalnya 0,90) membuktikan secara ilmiah bahwa variabel independen X menjadi penyebab utama (kausalitas) dari variabel dependen Y? a Tidak, karena R^2 hanya mengukur hubungan asosiatif, bukan hubungan kausalitas. b Tidak, nilai R^2 tinggi tidak otomatis membuktikan adanya hubungan kausalitas yang valid. c Ya, karena estimasi OLS (Ordinary Least Squares) selalu menjamin arah hubungan dari X ke Y. 10 Manakah pernyataan yang paling akurat mengenai hubungan antara nilai R^2 dengan kualitas prediksi suatu model ekonomi? a Model dengan R^2 di bawah 0,50 tetap dapat memiliki nilai ilmiah dan layak dipublikasikan. b Kualitas prediksi model tidak hanya ditentukan oleh (R^2), tetapi juga koefisien regresi. c Model dengan R^2 rendah tetap berguna untuk menguji teori ekonomi dan signifikansi koefisien. 11 Apa yang terjadi pada nilai Adjusted R^2 jika kita menambahkan sebuah variabel independen baru yang ternyata tidak signifikan dan tidak memiliki kontribusi teoretis terhadap variabel dependen? a Nilainya akan tetap sama persis karena variabel tersebut tidak berpengaruh. b Nilainya turun karena penalti pengurangan degree of freedom lebih besar dari penurunan residu. c Nilainya akan selalu naik mengikuti nilai $R^2$ biasa. 12 Mengapa model regresi tanpa konstanta (regression through the origin) dapat menghasilkan nilai R^2 yang "semu" atau bahkan secara matematis bisa bernilai negatif? a Karena RSS dapat lebih besar dari TSS karena garis regresi tidak harus melewati rata-rata sampel. b Karena metode OLS tidak dapat digunakan jika model tidak memiliki konstanta. c Karena varians dari variabel independen menjadi bernilai nol. 13 Peneliti membandingkan Model 1 (R^2=0,40) dan Model 2 logaritmik (R^2=0,55) untuk menjelaskan inflasi. Bolehkah langsung disimpulkan bahwa Model 2 lebih baik hanya berdasarkan nilai R^2? a Tidak boleh, karena bentuk fungsi variabel independennya berbeda. b Boleh, karena variabel dependennya sama, sehingga TSS nya tidak berubah. c Tidak boleh, karena mengubah variabel menjadi logaritma akan merusak asumsi normalitas. 14 Manakah di antara rumus atau formula berikut yang paling tepat menggambarkan cara menghitung Koefisien Determinasi (R^2)? (Keterangan: TSS = Total Sum of Squares, ESS = Explained Sum of Squares, RSS = Residual Sum of Squares) a b c 15 Jika Anda memiliki model regresi linear sederhana (hanya 1 variabel independen X dan 1 variabel dependen Y), apa hubungan antara Koefisien Korelasi Pearson (r) dengan Koefisien Determinasi (R^2)? a Nilai R^2 adalah dua kali lipat dari nilai r. b Nilai R^2 diperoleh dengan mengkuadratkan nilai r (R^2 = r^2). c Hubungan keduanya tidak dapat ditentukan jika data menggunakan sampel kecil.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

KUIS STATISTIKA LANJUTAN

Froggy Jumps

Sobre esta actividad

Creada por

Descarga la versión para jugar en papel

Top juegos

Froggy Jumps

Sabiduría animal

Froggy Jumps

Quiz de Culpa mía película

Froggy Jumps

Salva a la Ranita

Froggy Jumps

El valle de los lobos

Froggy Jumps

OPEN UP 6 UNIT 1 VOCABULARY

Froggy Jumps

KUIS STATISTIKA LANJUTANVersión en línea

por indah adya

Jika sebuah model regresi linear menghasilkan nilai R^2 = 0,80, bagaimana interpretasi ekonomi yang paling tepat?

Mengapa penggunaan Adjusted R^2 lebih disukai daripada R^2 biasa ketika kita membandingkan dua model dengan jumlah variabel independen yang berbeda?

Dalam konteks pemodelan ekonomi, apa bahaya atau risiko utama dari gejala overfitting yang dipicu oleh obsesi mengejar R^2 tinggi?

Jika regresi data time-series menghasilkan R^2 yang sangat tinggi (misal 0,96) tetapi nilai uji Durbin-Watson sangat rendah dan sebagian besar variabel tidak signifikan, fenomena apa yang mungkin sedang terjadi?

Bagaimana kaitan antara plot residual (error) yang menunjukkan pola sistematis (tidak acak) dengan keandalan nilai R^2?

Penelitian ekonomi yang menggunakan data cross-section (seperti survei rumah tangga) secara teoretis cenderung menghasilkan R^2 yang lebih rendah dibanding data time-series karena...

Manakah di bawah ini yang menunjukkan hubungan matematis yang benar antara Nilai Aktual, Nilai Prediksi, dan Residu?

Berapakah rentang nilai koefisien determinasi (R^2) dalam model regresi linear berganda yang diestimasi menggunakan konstanta (intercept)?

Apakah nilai R^2 yang tinggi (misalnya 0,90) membuktikan secara ilmiah bahwa variabel independen X menjadi penyebab utama (kausalitas) dari variabel dependen Y?

Manakah pernyataan yang paling akurat mengenai hubungan antara nilai R^2 dengan kualitas prediksi suatu model ekonomi?

Apa yang terjadi pada nilai Adjusted R^2 jika kita menambahkan sebuah variabel independen baru yang ternyata tidak signifikan dan tidak memiliki kontribusi teoretis terhadap variabel dependen?

Mengapa model regresi tanpa konstanta (regression through the origin) dapat menghasilkan nilai R^2 yang "semu" atau bahkan secara matematis bisa bernilai negatif?

Peneliti membandingkan Model 1 (R^2=0,40) dan Model 2 logaritmik (R^2=0,55) untuk menjelaskan inflasi. Bolehkah langsung disimpulkan bahwa Model 2 lebih baik hanya berdasarkan nilai R^2?

Manakah di antara rumus atau formula berikut yang paling tepat menggambarkan cara menghitung Koefisien Determinasi (R^2)? (Keterangan: TSS = Total Sum of Squares, ESS = Explained Sum of Squares, RSS = Residual Sum of Squares)

Jika Anda memiliki model regresi linear sederhana (hanya 1 variabel independen X dan 1 variabel dependen Y), apa hubungan antara Koefisien Korelasi Pearson (r) dengan Koefisien Determinasi (R^2)?