PENGGUNAAN REGRESI AKAR LATEN UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN MOBIL DI AMERIKA SERIKAT TAHUN 1961-1990 - Purwanto, Edi (2014)
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. Dependent variable is not only sufficiently influenced by an independent variable in the regression analysis. The more independent variables were included in the regression analysis to estimate the greater the independent variable. However, this is also causing the possibility of multicollinearity will be greater. latent root regression is one of the regression analysis where there is a relationship between the independent variables. Latent root regression will use the latent roots (eigenvalues) and latent vectors (eigenvectors) are obtained from the matrix whose entries are independent variables and the dependent variable to establish the regression equation.