Reolik: Regresi Logistik

Rp45.000

Regresi logistik merupakan salah satu alat statistik yang sering digunakan peneliti dan mahasiswa. Kegunaan alat ini bisa membedakan karakteristik dua kelompok yang diwujudkan dalam dummy sebagai variabel dependen. Penggunaan Regresi logistik juga sangat luas, hampir disemua bidang. Hasil akhir berupa nilai peluang dari persamaan yang dihasilkan dapat memprediksi apakah titik sample termasuk golongan 0 atau golongan 1. Tidak hanya itu, melalui perbedaan karakteristik yang kuat, Regresi Logistik dapat memberikan rekomendasi variabel yang memiliki peluang tertinggi untuk dapat meningkatkan peluang dari titik sample.

Reolik ini merupakan aplikasi regresi logistik yang dipaketkan secara khusus. Output yang dihasilkan tidak hanya tentang koefisien dan p-valuenya, melainkan juga tentang karakteristik variabel disetiap kelompoknya, kesesuaian hasil dengan asumsi yang digunakan, serta yang tidak kalah penting adalah menentukan batas threshold yang tidak dijumpai pada alat analisis yang umum. Kelebihan yang dimiliki oleh Reolik ini dapat membahas tuntas penelitian regresi logistik karena memang diciptakan khusus penggunaan regresi logistik.

SKU: python005 Category: Tags: , ,

Requirement: OS Windows 11 ke atas, 64 bit, RAM 8 GB. Pastikan anda memiliki akses internet yang baik untuk mendownloadnya. ukuran file berkisar 82MB.

Fitur yang tersedia dalam reolik adalah:
1. model summary
2. model evaluation
3. Diagnostic Plots yang terdiri dari diagnostic plots dan group Comparison. Group Comparison ini kita bisa membedakan dengan jelas dua kelompok d ari setiap variabel (4 variabel awal ditampilkan, jika ingin semua variabel, maka pilih variabel secara bergantian).
4. Odds Ratio, Fitur ini langsung memperhitungkan karakteristik pembeda dari dua kelompok. contoh: kelompok A memiliki peluang  3 kali lebih tinggi dibanding kelompok lainnya.

Selain itu, reolik juga dilengkapi dengan fitur menghilangkan/menggunakan intersep atau konstanta. Hal ini diperlukan jika kita menghendaki koefisien atau pengaruh langsung variabel independen terhadap independen tanpa diganggu variabel lain diluar persamaan. 

Fitur classification Threshold makin melengkapi dari aplikasi ini karena peneliti atau pengguna bisa mengubah classification threshold sehingga bisa digunakan untuk kasus yang sensitif atau tidak.

Cara menggunakan aplikasi ini cukup diekstrak dan diklik, tunggu hingga aplikasi muncul (aplikasi ini portable).

Tutorial lebih jelasnya simak video ini ya:
https://youtu.be/R__UOYEmeWI

 

Share On:

Scroll to Top