PST1 Sem2
Muhammad Yusuf Rajabiyah
2023-03-29
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(caret)## Loading required package: lattice
##
## Attaching package: 'caret'
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## liftlibrary(leaps)
library(car)## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
##
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recode
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## somelibrary(lmtest)## Loading required package: zoo
##
## Attaching package: 'zoo'
##
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numericdatar = read.csv("C:/bekap infinik/Semester 2/Pemodelan Statistik/pst1/2019.csv")
datar## Overall.rank Country.or.region Happiness.score GDP.per.capita
## 1 1 Finland 7.769 1.340
## 2 2 Denmark 7.600 1.383
## 3 3 Norway 7.554 1.488
## 4 4 Iceland 7.494 1.380
## 5 5 Netherlands 7.488 1.396
## 6 6 Switzerland 7.480 1.452
## 7 7 Sweden 7.343 1.387
## 8 8 New Zealand 7.307 1.303
## 9 9 Canada 7.278 1.365
## 10 10 Austria 7.246 1.376
## 11 11 Australia 7.228 1.372
## 12 12 Costa Rica 7.167 1.034
## 13 13 Israel 7.139 1.276
## 14 14 Luxembourg 7.090 1.609
## 15 15 United Kingdom 7.054 1.333
## 16 16 Ireland 7.021 1.499
## 17 17 Germany 6.985 1.373
## 18 18 Belgium 6.923 1.356
## 19 19 United States 6.892 1.433
## 20 20 Czech Republic 6.852 1.269
## 21 21 United Arab Emirates 6.825 1.503
## 22 22 Malta 6.726 1.300
## 23 23 Mexico 6.595 1.070
## 24 24 France 6.592 1.324
## 25 25 Taiwan 6.446 1.368
## 26 26 Chile 6.444 1.159
## 27 27 Guatemala 6.436 0.800
## 28 28 Saudi Arabia 6.375 1.403
## 29 29 Qatar 6.374 1.684
## 30 30 Spain 6.354 1.286
## 31 31 Panama 6.321 1.149
## 32 32 Brazil 6.300 1.004
## 33 33 Uruguay 6.293 1.124
## 34 34 Singapore 6.262 1.572
## 35 35 El Salvador 6.253 0.794
## 36 36 Italy 6.223 1.294
## 37 37 Bahrain 6.199 1.362
## 38 38 Slovakia 6.198 1.246
## 39 39 Trinidad & Tobago 6.192 1.231
## 40 40 Poland 6.182 1.206
## 41 41 Uzbekistan 6.174 0.745
## 42 42 Lithuania 6.149 1.238
## 43 43 Colombia 6.125 0.985
## 44 44 Slovenia 6.118 1.258
## 45 45 Nicaragua 6.105 0.694
## 46 46 Kosovo 6.100 0.882
## 47 47 Argentina 6.086 1.092
## 48 48 Romania 6.070 1.162
## 49 49 Cyprus 6.046 1.263
## 50 50 Ecuador 6.028 0.912
## 51 51 Kuwait 6.021 1.500
## 52 52 Thailand 6.008 1.050
## 53 53 Latvia 5.940 1.187
## 54 54 South Korea 5.895 1.301
## 55 55 Estonia 5.893 1.237
## 56 56 Jamaica 5.890 0.831
## 57 57 Mauritius 5.888 1.120
## 58 58 Japan 5.886 1.327
## 59 59 Honduras 5.860 0.642
## 60 60 Kazakhstan 5.809 1.173
## 61 61 Bolivia 5.779 0.776
## 62 62 Hungary 5.758 1.201
## 63 63 Paraguay 5.743 0.855
## 64 64 Northern Cyprus 5.718 1.263
## 65 65 Peru 5.697 0.960
## 66 66 Portugal 5.693 1.221
## 67 67 Pakistan 5.653 0.677
## 68 68 Russia 5.648 1.183
## 69 69 Philippines 5.631 0.807
## 70 70 Serbia 5.603 1.004
## 71 71 Moldova 5.529 0.685
## 72 72 Libya 5.525 1.044
## 73 73 Montenegro 5.523 1.051
## 74 74 Tajikistan 5.467 0.493
## 75 75 Croatia 5.432 1.155
## 76 76 Hong Kong 5.430 1.438
## 77 77 Dominican Republic 5.425 1.015
## 78 78 Bosnia and Herzegovina 5.386 0.945
## 79 79 Turkey 5.373 1.183
## 80 80 Malaysia 5.339 1.221
## 81 81 Belarus 5.323 1.067
## 82 82 Greece 5.287 1.181
## 83 83 Mongolia 5.285 0.948
## 84 84 North Macedonia 5.274 0.983
## 85 85 Nigeria 5.265 0.696
## 86 86 Kyrgyzstan 5.261 0.551
## 87 87 Turkmenistan 5.247 1.052
## 88 88 Algeria 5.211 1.002
## 89 89 Morocco 5.208 0.801
## 90 90 Azerbaijan 5.208 1.043
## 91 91 Lebanon 5.197 0.987
## 92 92 Indonesia 5.192 0.931
## 93 93 China 5.191 1.029
## 94 94 Vietnam 5.175 0.741
## 95 95 Bhutan 5.082 0.813
## 96 96 Cameroon 5.044 0.549
## 97 97 Bulgaria 5.011 1.092
## 98 98 Ghana 4.996 0.611
## 99 99 Ivory Coast 4.944 0.569
## 100 100 Nepal 4.913 0.446
## 101 101 Jordan 4.906 0.837
## 102 102 Benin 4.883 0.393
## 103 103 Congo (Brazzaville) 4.812 0.673
## 104 104 Gabon 4.799 1.057
## 105 105 Laos 4.796 0.764
## 106 106 South Africa 4.722 0.960
## 107 107 Albania 4.719 0.947
## 108 108 Venezuela 4.707 0.960
## 109 109 Cambodia 4.700 0.574
## 110 110 Palestinian Territories 4.696 0.657
## 111 111 Senegal 4.681 0.450
## 112 112 Somalia 4.668 0.000
## 113 113 Namibia 4.639 0.879
## 114 114 Niger 4.628 0.138
## 115 115 Burkina Faso 4.587 0.331
## 116 116 Armenia 4.559 0.850
## 117 117 Iran 4.548 1.100
## 118 118 Guinea 4.534 0.380
## 119 119 Georgia 4.519 0.886
## 120 120 Gambia 4.516 0.308
## 121 121 Kenya 4.509 0.512
## 122 122 Mauritania 4.490 0.570
## 123 123 Mozambique 4.466 0.204
## 124 124 Tunisia 4.461 0.921
## 125 125 Bangladesh 4.456 0.562
## 126 126 Iraq 4.437 1.043
## 127 127 Congo (Kinshasa) 4.418 0.094
## 128 128 Mali 4.390 0.385
## 129 129 Sierra Leone 4.374 0.268
## 130 130 Sri Lanka 4.366 0.949
## 131 131 Myanmar 4.360 0.710
## 132 132 Chad 4.350 0.350
## 133 133 Ukraine 4.332 0.820
## 134 134 Ethiopia 4.286 0.336
## 135 135 Swaziland 4.212 0.811
## 136 136 Uganda 4.189 0.332
## 137 137 Egypt 4.166 0.913
## 138 138 Zambia 4.107 0.578
## 139 139 Togo 4.085 0.275
## 140 140 India 4.015 0.755
## 141 141 Liberia 3.975 0.073
## 142 142 Comoros 3.973 0.274
## 143 143 Madagascar 3.933 0.274
## 144 144 Lesotho 3.802 0.489
## 145 145 Burundi 3.775 0.046
## 146 146 Zimbabwe 3.663 0.366
## 147 147 Haiti 3.597 0.323
## 148 148 Botswana 3.488 1.041
## 149 149 Syria 3.462 0.619
## 150 150 Malawi 3.410 0.191
## 151 151 Yemen 3.380 0.287
## 152 152 Rwanda 3.334 0.359
## 153 153 Tanzania 3.231 0.476
## 154 154 Afghanistan 3.203 0.350
## 155 155 Central African Republic 3.083 0.026
## 156 156 South Sudan 2.853 0.306
## Social.support Healthy.life.expectancy Freedom.to.make.life.choices
## 1 1.587 0.986 0.596
## 2 1.573 0.996 0.592
## 3 1.582 1.028 0.603
## 4 1.624 1.026 0.591
## 5 1.522 0.999 0.557
## 6 1.526 1.052 0.572
## 7 1.487 1.009 0.574
## 8 1.557 1.026 0.585
## 9 1.505 1.039 0.584
## 10 1.475 1.016 0.532
## 11 1.548 1.036 0.557
## 12 1.441 0.963 0.558
## 13 1.455 1.029 0.371
## 14 1.479 1.012 0.526
## 15 1.538 0.996 0.450
## 16 1.553 0.999 0.516
## 17 1.454 0.987 0.495
## 18 1.504 0.986 0.473
## 19 1.457 0.874 0.454
## 20 1.487 0.920 0.457
## 21 1.310 0.825 0.598
## 22 1.520 0.999 0.564
## 23 1.323 0.861 0.433
## 24 1.472 1.045 0.436
## 25 1.430 0.914 0.351
## 26 1.369 0.920 0.357
## 27 1.269 0.746 0.535
## 28 1.357 0.795 0.439
## 29 1.313 0.871 0.555
## 30 1.484 1.062 0.362
## 31 1.442 0.910 0.516
## 32 1.439 0.802 0.390
## 33 1.465 0.891 0.523
## 34 1.463 1.141 0.556
## 35 1.242 0.789 0.430
## 36 1.488 1.039 0.231
## 37 1.368 0.871 0.536
## 38 1.504 0.881 0.334
## 39 1.477 0.713 0.489
## 40 1.438 0.884 0.483
## 41 1.529 0.756 0.631
## 42 1.515 0.818 0.291
## 43 1.410 0.841 0.470
## 44 1.523 0.953 0.564
## 45 1.325 0.835 0.435
## 46 1.232 0.758 0.489
## 47 1.432 0.881 0.471
## 48 1.232 0.825 0.462
## 49 1.223 1.042 0.406
## 50 1.312 0.868 0.498
## 51 1.319 0.808 0.493
## 52 1.409 0.828 0.557
## 53 1.465 0.812 0.264
## 54 1.219 1.036 0.159
## 55 1.528 0.874 0.495
## 56 1.478 0.831 0.490
## 57 1.402 0.798 0.498
## 58 1.419 1.088 0.445
## 59 1.236 0.828 0.507
## 60 1.508 0.729 0.410
## 61 1.209 0.706 0.511
## 62 1.410 0.828 0.199
## 63 1.475 0.777 0.514
## 64 1.252 1.042 0.417
## 65 1.274 0.854 0.455
## 66 1.431 0.999 0.508
## 67 0.886 0.535 0.313
## 68 1.452 0.726 0.334
## 69 1.293 0.657 0.558
## 70 1.383 0.854 0.282
## 71 1.328 0.739 0.245
## 72 1.303 0.673 0.416
## 73 1.361 0.871 0.197
## 74 1.098 0.718 0.389
## 75 1.266 0.914 0.296
## 76 1.277 1.122 0.440
## 77 1.401 0.779 0.497
## 78 1.212 0.845 0.212
## 79 1.360 0.808 0.195
## 80 1.171 0.828 0.508
## 81 1.465 0.789 0.235
## 82 1.156 0.999 0.067
## 83 1.531 0.667 0.317
## 84 1.294 0.838 0.345
## 85 1.111 0.245 0.426
## 86 1.438 0.723 0.508
## 87 1.538 0.657 0.394
## 88 1.160 0.785 0.086
## 89 0.782 0.782 0.418
## 90 1.147 0.769 0.351
## 91 1.224 0.815 0.216
## 92 1.203 0.660 0.491
## 93 1.125 0.893 0.521
## 94 1.346 0.851 0.543
## 95 1.321 0.604 0.457
## 96 0.910 0.331 0.381
## 97 1.513 0.815 0.311
## 98 0.868 0.486 0.381
## 99 0.808 0.232 0.352
## 100 1.226 0.677 0.439
## 101 1.225 0.815 0.383
## 102 0.437 0.397 0.349
## 103 0.799 0.508 0.372
## 104 1.183 0.571 0.295
## 105 1.030 0.551 0.547
## 106 1.351 0.469 0.389
## 107 0.848 0.874 0.383
## 108 1.427 0.805 0.154
## 109 1.122 0.637 0.609
## 110 1.247 0.672 0.225
## 111 1.134 0.571 0.292
## 112 0.698 0.268 0.559
## 113 1.313 0.477 0.401
## 114 0.774 0.366 0.318
## 115 1.056 0.380 0.255
## 116 1.055 0.815 0.283
## 117 0.842 0.785 0.305
## 118 0.829 0.375 0.332
## 119 0.666 0.752 0.346
## 120 0.939 0.428 0.382
## 121 0.983 0.581 0.431
## 122 1.167 0.489 0.066
## 123 0.986 0.390 0.494
## 124 1.000 0.815 0.167
## 125 0.928 0.723 0.527
## 126 0.980 0.574 0.241
## 127 1.125 0.357 0.269
## 128 1.105 0.308 0.327
## 129 0.841 0.242 0.309
## 130 1.265 0.831 0.470
## 131 1.181 0.555 0.525
## 132 0.766 0.192 0.174
## 133 1.390 0.739 0.178
## 134 1.033 0.532 0.344
## 135 1.149 0.000 0.313
## 136 1.069 0.443 0.356
## 137 1.039 0.644 0.241
## 138 1.058 0.426 0.431
## 139 0.572 0.410 0.293
## 140 0.765 0.588 0.498
## 141 0.922 0.443 0.370
## 142 0.757 0.505 0.142
## 143 0.916 0.555 0.148
## 144 1.169 0.168 0.359
## 145 0.447 0.380 0.220
## 146 1.114 0.433 0.361
## 147 0.688 0.449 0.026
## 148 1.145 0.538 0.455
## 149 0.378 0.440 0.013
## 150 0.560 0.495 0.443
## 151 1.163 0.463 0.143
## 152 0.711 0.614 0.555
## 153 0.885 0.499 0.417
## 154 0.517 0.361 0.000
## 155 0.000 0.105 0.225
## 156 0.575 0.295 0.010
## Generosity Perceptions.of.corruption
## 1 0.153 0.393
## 2 0.252 0.410
## 3 0.271 0.341
## 4 0.354 0.118
## 5 0.322 0.298
## 6 0.263 0.343
## 7 0.267 0.373
## 8 0.330 0.380
## 9 0.285 0.308
## 10 0.244 0.226
## 11 0.332 0.290
## 12 0.144 0.093
## 13 0.261 0.082
## 14 0.194 0.316
## 15 0.348 0.278
## 16 0.298 0.310
## 17 0.261 0.265
## 18 0.160 0.210
## 19 0.280 0.128
## 20 0.046 0.036
## 21 0.262 0.182
## 22 0.375 0.151
## 23 0.074 0.073
## 24 0.111 0.183
## 25 0.242 0.097
## 26 0.187 0.056
## 27 0.175 0.078
## 28 0.080 0.132
## 29 0.220 0.167
## 30 0.153 0.079
## 31 0.109 0.054
## 32 0.099 0.086
## 33 0.127 0.150
## 34 0.271 0.453
## 35 0.093 0.074
## 36 0.158 0.030
## 37 0.255 0.110
## 38 0.121 0.014
## 39 0.185 0.016
## 40 0.117 0.050
## 41 0.322 0.240
## 42 0.043 0.042
## 43 0.099 0.034
## 44 0.144 0.057
## 45 0.200 0.127
## 46 0.262 0.006
## 47 0.066 0.050
## 48 0.083 0.005
## 49 0.190 0.041
## 50 0.126 0.087
## 51 0.142 0.097
## 52 0.359 0.028
## 53 0.075 0.064
## 54 0.175 0.056
## 55 0.103 0.161
## 56 0.107 0.028
## 57 0.215 0.060
## 58 0.069 0.140
## 59 0.246 0.078
## 60 0.146 0.096
## 61 0.137 0.064
## 62 0.081 0.020
## 63 0.184 0.080
## 64 0.191 0.162
## 65 0.083 0.027
## 66 0.047 0.025
## 67 0.220 0.098
## 68 0.082 0.031
## 69 0.117 0.107
## 70 0.137 0.039
## 71 0.181 0.000
## 72 0.133 0.152
## 73 0.142 0.080
## 74 0.230 0.144
## 75 0.119 0.022
## 76 0.258 0.287
## 77 0.113 0.101
## 78 0.263 0.006
## 79 0.083 0.106
## 80 0.260 0.024
## 81 0.094 0.142
## 82 0.000 0.034
## 83 0.235 0.038
## 84 0.185 0.034
## 85 0.215 0.041
## 86 0.300 0.023
## 87 0.244 0.028
## 88 0.073 0.114
## 89 0.036 0.076
## 90 0.035 0.182
## 91 0.166 0.027
## 92 0.498 0.028
## 93 0.058 0.100
## 94 0.147 0.073
## 95 0.370 0.167
## 96 0.187 0.037
## 97 0.081 0.004
## 98 0.245 0.040
## 99 0.154 0.090
## 100 0.285 0.089
## 101 0.110 0.130
## 102 0.175 0.082
## 103 0.105 0.093
## 104 0.043 0.055
## 105 0.266 0.164
## 106 0.130 0.055
## 107 0.178 0.027
## 108 0.064 0.047
## 109 0.232 0.062
## 110 0.103 0.066
## 111 0.153 0.072
## 112 0.243 0.270
## 113 0.070 0.056
## 114 0.188 0.102
## 115 0.177 0.113
## 116 0.095 0.064
## 117 0.270 0.125
## 118 0.207 0.086
## 119 0.043 0.164
## 120 0.269 0.167
## 121 0.372 0.053
## 122 0.106 0.088
## 123 0.197 0.138
## 124 0.059 0.055
## 125 0.166 0.143
## 126 0.148 0.089
## 127 0.212 0.053
## 128 0.153 0.052
## 129 0.252 0.045
## 130 0.244 0.047
## 131 0.566 0.172
## 132 0.198 0.078
## 133 0.187 0.010
## 134 0.209 0.100
## 135 0.074 0.135
## 136 0.252 0.060
## 137 0.076 0.067
## 138 0.247 0.087
## 139 0.177 0.085
## 140 0.200 0.085
## 141 0.233 0.033
## 142 0.275 0.078
## 143 0.169 0.041
## 144 0.107 0.093
## 145 0.176 0.180
## 146 0.151 0.089
## 147 0.419 0.110
## 148 0.025 0.100
## 149 0.331 0.141
## 150 0.218 0.089
## 151 0.108 0.077
## 152 0.217 0.411
## 153 0.276 0.147
## 154 0.158 0.025
## 155 0.235 0.035
## 156 0.202 0.091data=datar[,-1:-2]
data## Happiness.score GDP.per.capita Social.support Healthy.life.expectancy
## 1 7.769 1.340 1.587 0.986
## 2 7.600 1.383 1.573 0.996
## 3 7.554 1.488 1.582 1.028
## 4 7.494 1.380 1.624 1.026
## 5 7.488 1.396 1.522 0.999
## 6 7.480 1.452 1.526 1.052
## 7 7.343 1.387 1.487 1.009
## 8 7.307 1.303 1.557 1.026
## 9 7.278 1.365 1.505 1.039
## 10 7.246 1.376 1.475 1.016
## 11 7.228 1.372 1.548 1.036
## 12 7.167 1.034 1.441 0.963
## 13 7.139 1.276 1.455 1.029
## 14 7.090 1.609 1.479 1.012
## 15 7.054 1.333 1.538 0.996
## 16 7.021 1.499 1.553 0.999
## 17 6.985 1.373 1.454 0.987
## 18 6.923 1.356 1.504 0.986
## 19 6.892 1.433 1.457 0.874
## 20 6.852 1.269 1.487 0.920
## 21 6.825 1.503 1.310 0.825
## 22 6.726 1.300 1.520 0.999
## 23 6.595 1.070 1.323 0.861
## 24 6.592 1.324 1.472 1.045
## 25 6.446 1.368 1.430 0.914
## 26 6.444 1.159 1.369 0.920
## 27 6.436 0.800 1.269 0.746
## 28 6.375 1.403 1.357 0.795
## 29 6.374 1.684 1.313 0.871
## 30 6.354 1.286 1.484 1.062
## 31 6.321 1.149 1.442 0.910
## 32 6.300 1.004 1.439 0.802
## 33 6.293 1.124 1.465 0.891
## 34 6.262 1.572 1.463 1.141
## 35 6.253 0.794 1.242 0.789
## 36 6.223 1.294 1.488 1.039
## 37 6.199 1.362 1.368 0.871
## 38 6.198 1.246 1.504 0.881
## 39 6.192 1.231 1.477 0.713
## 40 6.182 1.206 1.438 0.884
## 41 6.174 0.745 1.529 0.756
## 42 6.149 1.238 1.515 0.818
## 43 6.125 0.985 1.410 0.841
## 44 6.118 1.258 1.523 0.953
## 45 6.105 0.694 1.325 0.835
## 46 6.100 0.882 1.232 0.758
## 47 6.086 1.092 1.432 0.881
## 48 6.070 1.162 1.232 0.825
## 49 6.046 1.263 1.223 1.042
## 50 6.028 0.912 1.312 0.868
## 51 6.021 1.500 1.319 0.808
## 52 6.008 1.050 1.409 0.828
## 53 5.940 1.187 1.465 0.812
## 54 5.895 1.301 1.219 1.036
## 55 5.893 1.237 1.528 0.874
## 56 5.890 0.831 1.478 0.831
## 57 5.888 1.120 1.402 0.798
## 58 5.886 1.327 1.419 1.088
## 59 5.860 0.642 1.236 0.828
## 60 5.809 1.173 1.508 0.729
## 61 5.779 0.776 1.209 0.706
## 62 5.758 1.201 1.410 0.828
## 63 5.743 0.855 1.475 0.777
## 64 5.718 1.263 1.252 1.042
## 65 5.697 0.960 1.274 0.854
## 66 5.693 1.221 1.431 0.999
## 67 5.653 0.677 0.886 0.535
## 68 5.648 1.183 1.452 0.726
## 69 5.631 0.807 1.293 0.657
## 70 5.603 1.004 1.383 0.854
## 71 5.529 0.685 1.328 0.739
## 72 5.525 1.044 1.303 0.673
## 73 5.523 1.051 1.361 0.871
## 74 5.467 0.493 1.098 0.718
## 75 5.432 1.155 1.266 0.914
## 76 5.430 1.438 1.277 1.122
## 77 5.425 1.015 1.401 0.779
## 78 5.386 0.945 1.212 0.845
## 79 5.373 1.183 1.360 0.808
## 80 5.339 1.221 1.171 0.828
## 81 5.323 1.067 1.465 0.789
## 82 5.287 1.181 1.156 0.999
## 83 5.285 0.948 1.531 0.667
## 84 5.274 0.983 1.294 0.838
## 85 5.265 0.696 1.111 0.245
## 86 5.261 0.551 1.438 0.723
## 87 5.247 1.052 1.538 0.657
## 88 5.211 1.002 1.160 0.785
## 89 5.208 0.801 0.782 0.782
## 90 5.208 1.043 1.147 0.769
## 91 5.197 0.987 1.224 0.815
## 92 5.192 0.931 1.203 0.660
## 93 5.191 1.029 1.125 0.893
## 94 5.175 0.741 1.346 0.851
## 95 5.082 0.813 1.321 0.604
## 96 5.044 0.549 0.910 0.331
## 97 5.011 1.092 1.513 0.815
## 98 4.996 0.611 0.868 0.486
## 99 4.944 0.569 0.808 0.232
## 100 4.913 0.446 1.226 0.677
## 101 4.906 0.837 1.225 0.815
## 102 4.883 0.393 0.437 0.397
## 103 4.812 0.673 0.799 0.508
## 104 4.799 1.057 1.183 0.571
## 105 4.796 0.764 1.030 0.551
## 106 4.722 0.960 1.351 0.469
## 107 4.719 0.947 0.848 0.874
## 108 4.707 0.960 1.427 0.805
## 109 4.700 0.574 1.122 0.637
## 110 4.696 0.657 1.247 0.672
## 111 4.681 0.450 1.134 0.571
## 112 4.668 0.000 0.698 0.268
## 113 4.639 0.879 1.313 0.477
## 114 4.628 0.138 0.774 0.366
## 115 4.587 0.331 1.056 0.380
## 116 4.559 0.850 1.055 0.815
## 117 4.548 1.100 0.842 0.785
## 118 4.534 0.380 0.829 0.375
## 119 4.519 0.886 0.666 0.752
## 120 4.516 0.308 0.939 0.428
## 121 4.509 0.512 0.983 0.581
## 122 4.490 0.570 1.167 0.489
## 123 4.466 0.204 0.986 0.390
## 124 4.461 0.921 1.000 0.815
## 125 4.456 0.562 0.928 0.723
## 126 4.437 1.043 0.980 0.574
## 127 4.418 0.094 1.125 0.357
## 128 4.390 0.385 1.105 0.308
## 129 4.374 0.268 0.841 0.242
## 130 4.366 0.949 1.265 0.831
## 131 4.360 0.710 1.181 0.555
## 132 4.350 0.350 0.766 0.192
## 133 4.332 0.820 1.390 0.739
## 134 4.286 0.336 1.033 0.532
## 135 4.212 0.811 1.149 0.000
## 136 4.189 0.332 1.069 0.443
## 137 4.166 0.913 1.039 0.644
## 138 4.107 0.578 1.058 0.426
## 139 4.085 0.275 0.572 0.410
## 140 4.015 0.755 0.765 0.588
## 141 3.975 0.073 0.922 0.443
## 142 3.973 0.274 0.757 0.505
## 143 3.933 0.274 0.916 0.555
## 144 3.802 0.489 1.169 0.168
## 145 3.775 0.046 0.447 0.380
## 146 3.663 0.366 1.114 0.433
## 147 3.597 0.323 0.688 0.449
## 148 3.488 1.041 1.145 0.538
## 149 3.462 0.619 0.378 0.440
## 150 3.410 0.191 0.560 0.495
## 151 3.380 0.287 1.163 0.463
## 152 3.334 0.359 0.711 0.614
## 153 3.231 0.476 0.885 0.499
## 154 3.203 0.350 0.517 0.361
## 155 3.083 0.026 0.000 0.105
## 156 2.853 0.306 0.575 0.295
## Freedom.to.make.life.choices Generosity Perceptions.of.corruption
## 1 0.596 0.153 0.393
## 2 0.592 0.252 0.410
## 3 0.603 0.271 0.341
## 4 0.591 0.354 0.118
## 5 0.557 0.322 0.298
## 6 0.572 0.263 0.343
## 7 0.574 0.267 0.373
## 8 0.585 0.330 0.380
## 9 0.584 0.285 0.308
## 10 0.532 0.244 0.226
## 11 0.557 0.332 0.290
## 12 0.558 0.144 0.093
## 13 0.371 0.261 0.082
## 14 0.526 0.194 0.316
## 15 0.450 0.348 0.278
## 16 0.516 0.298 0.310
## 17 0.495 0.261 0.265
## 18 0.473 0.160 0.210
## 19 0.454 0.280 0.128
## 20 0.457 0.046 0.036
## 21 0.598 0.262 0.182
## 22 0.564 0.375 0.151
## 23 0.433 0.074 0.073
## 24 0.436 0.111 0.183
## 25 0.351 0.242 0.097
## 26 0.357 0.187 0.056
## 27 0.535 0.175 0.078
## 28 0.439 0.080 0.132
## 29 0.555 0.220 0.167
## 30 0.362 0.153 0.079
## 31 0.516 0.109 0.054
## 32 0.390 0.099 0.086
## 33 0.523 0.127 0.150
## 34 0.556 0.271 0.453
## 35 0.430 0.093 0.074
## 36 0.231 0.158 0.030
## 37 0.536 0.255 0.110
## 38 0.334 0.121 0.014
## 39 0.489 0.185 0.016
## 40 0.483 0.117 0.050
## 41 0.631 0.322 0.240
## 42 0.291 0.043 0.042
## 43 0.470 0.099 0.034
## 44 0.564 0.144 0.057
## 45 0.435 0.200 0.127
## 46 0.489 0.262 0.006
## 47 0.471 0.066 0.050
## 48 0.462 0.083 0.005
## 49 0.406 0.190 0.041
## 50 0.498 0.126 0.087
## 51 0.493 0.142 0.097
## 52 0.557 0.359 0.028
## 53 0.264 0.075 0.064
## 54 0.159 0.175 0.056
## 55 0.495 0.103 0.161
## 56 0.490 0.107 0.028
## 57 0.498 0.215 0.060
## 58 0.445 0.069 0.140
## 59 0.507 0.246 0.078
## 60 0.410 0.146 0.096
## 61 0.511 0.137 0.064
## 62 0.199 0.081 0.020
## 63 0.514 0.184 0.080
## 64 0.417 0.191 0.162
## 65 0.455 0.083 0.027
## 66 0.508 0.047 0.025
## 67 0.313 0.220 0.098
## 68 0.334 0.082 0.031
## 69 0.558 0.117 0.107
## 70 0.282 0.137 0.039
## 71 0.245 0.181 0.000
## 72 0.416 0.133 0.152
## 73 0.197 0.142 0.080
## 74 0.389 0.230 0.144
## 75 0.296 0.119 0.022
## 76 0.440 0.258 0.287
## 77 0.497 0.113 0.101
## 78 0.212 0.263 0.006
## 79 0.195 0.083 0.106
## 80 0.508 0.260 0.024
## 81 0.235 0.094 0.142
## 82 0.067 0.000 0.034
## 83 0.317 0.235 0.038
## 84 0.345 0.185 0.034
## 85 0.426 0.215 0.041
## 86 0.508 0.300 0.023
## 87 0.394 0.244 0.028
## 88 0.086 0.073 0.114
## 89 0.418 0.036 0.076
## 90 0.351 0.035 0.182
## 91 0.216 0.166 0.027
## 92 0.491 0.498 0.028
## 93 0.521 0.058 0.100
## 94 0.543 0.147 0.073
## 95 0.457 0.370 0.167
## 96 0.381 0.187 0.037
## 97 0.311 0.081 0.004
## 98 0.381 0.245 0.040
## 99 0.352 0.154 0.090
## 100 0.439 0.285 0.089
## 101 0.383 0.110 0.130
## 102 0.349 0.175 0.082
## 103 0.372 0.105 0.093
## 104 0.295 0.043 0.055
## 105 0.547 0.266 0.164
## 106 0.389 0.130 0.055
## 107 0.383 0.178 0.027
## 108 0.154 0.064 0.047
## 109 0.609 0.232 0.062
## 110 0.225 0.103 0.066
## 111 0.292 0.153 0.072
## 112 0.559 0.243 0.270
## 113 0.401 0.070 0.056
## 114 0.318 0.188 0.102
## 115 0.255 0.177 0.113
## 116 0.283 0.095 0.064
## 117 0.305 0.270 0.125
## 118 0.332 0.207 0.086
## 119 0.346 0.043 0.164
## 120 0.382 0.269 0.167
## 121 0.431 0.372 0.053
## 122 0.066 0.106 0.088
## 123 0.494 0.197 0.138
## 124 0.167 0.059 0.055
## 125 0.527 0.166 0.143
## 126 0.241 0.148 0.089
## 127 0.269 0.212 0.053
## 128 0.327 0.153 0.052
## 129 0.309 0.252 0.045
## 130 0.470 0.244 0.047
## 131 0.525 0.566 0.172
## 132 0.174 0.198 0.078
## 133 0.178 0.187 0.010
## 134 0.344 0.209 0.100
## 135 0.313 0.074 0.135
## 136 0.356 0.252 0.060
## 137 0.241 0.076 0.067
## 138 0.431 0.247 0.087
## 139 0.293 0.177 0.085
## 140 0.498 0.200 0.085
## 141 0.370 0.233 0.033
## 142 0.142 0.275 0.078
## 143 0.148 0.169 0.041
## 144 0.359 0.107 0.093
## 145 0.220 0.176 0.180
## 146 0.361 0.151 0.089
## 147 0.026 0.419 0.110
## 148 0.455 0.025 0.100
## 149 0.013 0.331 0.141
## 150 0.443 0.218 0.089
## 151 0.143 0.108 0.077
## 152 0.555 0.217 0.411
## 153 0.417 0.276 0.147
## 154 0.000 0.158 0.025
## 155 0.225 0.235 0.035
## 156 0.010 0.202 0.091full.model<-lm(data$Happiness.score~.,data)
print(summary(full.model))##
## Call:
## lm(formula = data$Happiness.score ~ ., data = data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.75304 -0.35306 0.05703 0.36695 1.19059
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.7952 0.2111 8.505 1.77e-14 ***
## GDP.per.capita 0.7754 0.2182 3.553 0.000510 ***
## Social.support 1.1242 0.2369 4.745 4.83e-06 ***
## Healthy.life.expectancy 1.0781 0.3345 3.223 0.001560 **
## Freedom.to.make.life.choices 1.4548 0.3753 3.876 0.000159 ***
## Generosity 0.4898 0.4977 0.984 0.326709
## Perceptions.of.corruption 0.9723 0.5424 1.793 0.075053 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.5335 on 149 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7792, Adjusted R-squared: 0.7703
## F-statistic: 87.62 on 6 and 149 DF, p-value: < 2.2e-16#memilih model yang optimal
sub.fit<-regsubsets(Happiness.score~.,data)
best.summary<-summary(sub.fit)par(mfrow=c(1,2))
plot(best.summary$cp)
plot(sub.fit,scale = "Cp")
par(mfrow=c(1,2))
plot(best.summary$bic)
plot(sub.fit,scale = "bic")
fit2<-lm(data$Happiness.score~data$GDP.per.capita+data$Social.support+data$Healthy.life.expectancy+data$Freedom.to.make.life.choices)
summary(fit2)##
## Call:
## lm(formula = data$Happiness.score ~ data$GDP.per.capita + data$Social.support +
## data$Healthy.life.expectancy + data$Freedom.to.make.life.choices)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.86584 -0.34594 0.03403 0.43676 1.13076
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.8921 0.1994 9.491 < 2e-16 ***
## data$GDP.per.capita 0.8105 0.2165 3.745 0.000256 ***
## data$Social.support 1.0166 0.2347 4.331 2.70e-05 ***
## data$Healthy.life.expectancy 1.1414 0.3373 3.384 0.000910 ***
## data$Freedom.to.make.life.choices 1.8458 0.3404 5.423 2.28e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.5398 on 151 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7709, Adjusted R-squared: 0.7649
## F-statistic: 127 on 4 and 151 DF, p-value: < 2.2e-16#uji multikolinearitas
vif(fit2)## data$GDP.per.capita data$Social.support
## 3.956070 2.624398
## data$Healthy.life.expectancy data$Freedom.to.make.life.choices
## 3.548628 1.265654par(mfrow=c(2,2))
plot(fit2)
#uji homoskedastisitas
gqtest(fit2)##
## Goldfeld-Quandt test
##
## data: fit2
## GQ = 1.2075, df1 = 73, df2 = 73, p-value = 0.2112
## alternative hypothesis: variance increases from segment 1 to 2