Nama Buku
:
Introduction to Linear Regression Analysis 5th Ed
Penulis
:
Douglas C Montgomery, Elizabeth A Peck & G Geoffrey Vining
Halaman
:
679
Ebook 089 Introduction to Linear Regression Analysis 5th Ed Douglas C Montgomery, Elizabeth A Peck & G Geoffrey Vining
Buku Introduction to Linear Regression Analysis (5th Edition) ditulis oleh tiga pakar statistik terapan: Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, dan G. Geoffrey Vining. Montgomery adalah seorang profesor industrial engineering dan statistik, Peck bekerja sebagai logistics modeling specialist, dan Vining adalah profesor statistik dengan banyak publikasi ilmiah di bidang desain eksperimen dan analisis data. Buku ini merupakan teks komprehensif yang membahas teori dan praktik linear regression — teknik statistik untuk memodelkan hubungan antara satu atau lebih predictor dengan response. Sebagai buku yang seimbang dalam teori dan aplikasi, edisi ini memandu pembaca mulai dari konsep dasar regresi, teknik least squares, diagnosa model, hingga topik lanjutan seperti transformasi, regresi variabel random, analisis residual, regresi time-series sederhana, serta model acak dan mixed models. Buku ini juga memperkenalkan penggunaan berbagai perangkat lunak statistik seperti Minitab, SAS, S-PLUS, JMP, dan R untuk menerapkan teknik regresi pada datasets nyata.
Teks ini banyak digunakan sebagai buku ajar utama atau referensi lanjutan dalam mata kuliah Regression Analysis, Applied Statistics, atau Statistical Modeling di level upper-undergraduate dan graduate. Karena fokusnya pada model regresi linier klasik dan aplikasinya, buku ini sangat relevan bagi mahasiswa di bidang statistika, ilmu data (data science), teknik industri, teknik mesin, ekonomi kuantitatif, ilmu komputer, dan riset operasional. Karena topik regresi juga sering muncul dalam ilmu sosial terapan dan ilmu biologi (misalnya dalam analisis eksperimen atau epidemiologi), buku ini juga sering dipakai di program studi biostatistika, psikometri, dan riset kesehatan masyarakat yang mensyaratkan teknik statistik lanjutan dalam pemodelan hubungan antar variabel.
Buku ini sangat berguna dalam riset akademik dan konteks profesional karena regresi linier adalah salah satu alat statistik paling penting untuk mengungkap dan memodelkan hubungan antar variabel dalam data nyata. Dalam riset ilmiah — baik di teknik, ekonomi, maupun sains sosial — kemampuan untuk memilih model regresi yang tepat, memeriksa asumsi model, dan mengevaluasi kekuatan prediksi adalah kunci untuk mengambil keputusan berbasis data yang valid. Di dunia profesional, teknik regresi banyak digunakan dalam data analytics, quality control, pengembangan produk, prediksi tren, machine learning dasar, dan evaluasi kebijakan. Dengan pembahasan mendalam, contoh kasus nyata, serta panduan penggunaan software statistik untuk implementation, buku ini membantu pembaca menerapkan teori statistik dalam proyek riset, analisis data industri, atau tugas profesional yang memerlukan insight pemodelan kuantitatif.
Program Mahasiswa Sabi
Kerjain Tugas Lebih Mudah Sambil Sharing dan Belajar Bareng
Mahasiswa Sabi
©Repository Muhammad Surya Putra Fadillah
