TugasMg5_Analisis Regresi_2330209040016
Lukas Alfredo Setiandra Akar
2026-02-25
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# Menampilkan data
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## 500 4.5 9.04 0 84admission_score <- data[, 8]
gpa <- data[, 6]
data1 <- data.frame(gpa, admission_score)
print(data1)## gpa admission_score
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## 243 8.76 70
## 244 9.04 76
## 245 8.56 63
## 246 9.02 81
## 247 8.73 72
## 248 8.48 71
## 249 8.87 80
## 250 8.83 77
## 251 8.57 74
## 252 9.00 70
## 253 8.54 71
## 254 9.68 93
## 255 9.12 85
## 256 8.37 79
## 257 8.56 76
## 258 8.64 78
## 259 8.76 77
## 260 9.34 90
## 261 9.13 87
## 262 8.09 71
## 263 8.36 70
## 264 8.79 70
## 265 8.76 75
## 266 8.68 71
## 267 8.45 72
## 268 8.17 73
## 269 9.14 83
## 270 8.34 77
## 271 8.22 72
## 272 7.86 54
## 273 7.64 49
## 274 8.01 52
## 275 7.95 57
## 276 8.96 78
## 277 9.45 89
## 278 8.62 70
## 279 8.49 66
## 280 8.73 67
## 281 8.64 68
## 282 9.11 80
## 283 8.79 81
## 284 8.90 80
## 285 9.66 94
## 286 9.26 93
## 287 9.19 92
## 288 9.08 89
## 289 9.02 82
## 290 9.00 79
## 291 7.65 57
## 292 7.87 56
## 293 7.97 56
## 294 8.18 64
## 295 8.32 61
## 296 8.57 68
## 297 8.67 76
## 298 9.11 86
## 299 9.24 90
## 300 8.65 71
## 301 8.00 62
## 302 8.76 66
## 303 8.45 65
## 304 8.55 73
## 305 8.43 62
## 306 8.80 74
## 307 9.10 79
## 308 9.00 80
## 309 8.53 69
## 310 8.60 70
## 311 8.74 76
## 312 9.18 84
## 313 9.00 78
## 314 8.04 67
## 315 8.13 66
## 316 8.07 65
## 317 7.86 54
## 318 8.01 57
## 319 8.80 79
## 320 8.69 80
## 321 8.50 75
## 322 8.44 73
## 323 8.27 72
## 324 8.18 62
## 325 8.33 67
## 326 9.14 81
## 327 8.02 63
## 328 7.86 69
## 329 8.77 80
## 330 7.89 43
## 331 8.66 80
## 332 8.12 73
## 333 8.21 75
## 334 8.54 71
## 335 8.65 73
## 336 9.11 83
## 337 8.79 72
## 338 9.47 94
## 339 8.74 81
## 340 8.66 81
## 341 8.46 75
## 342 8.76 79
## 343 8.24 57
## 344 8.13 59
## 345 7.34 47
## 346 7.43 49
## 347 7.64 47
## 348 7.34 42
## 349 7.25 56
## 350 8.04 62
## 351 8.27 74
## 352 8.67 73
## 353 8.06 64
## 354 8.17 63
## 355 7.67 59
## 356 8.12 73
## 357 8.77 79
## 358 7.89 68
## 359 7.64 70
## 360 8.44 81
## 361 8.64 85
## 362 9.54 93
## 363 9.23 91
## 364 8.36 69
## 365 8.90 77
## 366 9.17 86
## 367 8.34 74
## 368 7.46 56
## 369 7.88 51
## 370 8.03 67
## 371 8.24 72
## 372 9.22 89
## 373 9.62 95
## 374 8.54 79
## 375 7.65 39
## 376 7.66 38
## 377 7.43 34
## 378 7.56 47
## 379 7.65 56
## 380 8.43 71
## 381 8.84 78
## 382 8.67 73
## 383 9.15 82
## 384 8.26 62
## 385 9.74 96
## 386 9.82 96
## 387 7.96 46
## 388 8.10 53
## 389 7.80 49
## 390 8.44 76
## 391 8.24 64
## 392 8.65 71
## 393 9.12 84
## 394 8.76 77
## 395 9.23 89
## 396 9.04 82
## 397 9.11 84
## 398 9.45 91
## 399 8.78 67
## 400 9.66 95
## 401 8.22 63
## 402 8.34 66
## 403 8.94 78
## 404 9.23 91
## 405 7.64 62
## 406 7.45 52
## 407 8.02 61
## 408 7.95 57
## 409 7.67 56
## 410 8.02 61
## 411 7.56 54
## 412 8.13 56
## 413 7.88 59
## 414 7.94 49
## 415 8.35 72
## 416 8.75 76
## 417 8.10 65
## 418 7.68 52
## 419 8.03 60
## 420 7.98 57
## 421 7.42 42
## 422 8.95 77
## 423 9.02 73
## 424 9.54 94
## 425 9.46 91
## 426 9.86 92
## 427 8.57 71
## 428 8.65 71
## 429 8.74 69
## 430 9.06 95
## 431 8.13 74
## 432 8.78 73
## 433 9.22 86
## 434 8.54 71
## 435 8.21 64
## 436 7.68 55
## 437 7.23 57
## 438 7.65 61
## 439 8.54 67
## 440 8.46 66
## 441 7.79 53
## 442 8.66 79
## 443 9.44 92
## 444 9.16 87
## 445 9.25 92
## 446 9.08 91
## 447 9.67 93
## 448 8.97 84
## 449 9.02 80
## 450 9.13 79
## 451 8.86 82
## 452 9.25 89
## 453 9.60 93
## 454 8.76 73
## 455 8.01 71
## 456 7.64 59
## 457 7.88 51
## 458 7.57 37
## 459 8.53 69
## 460 9.36 89
## 461 8.66 77
## 462 8.13 68
## 463 7.94 62
## 464 7.86 56
## 465 7.21 45
## 466 8.26 54
## 467 8.73 71
## 468 8.78 78
## 469 8.88 81
## 470 9.16 86
## 471 9.27 87
## 472 8.09 64
## 473 9.48 90
## 474 8.15 67
## 475 7.95 67
## 476 7.88 59
## 477 8.12 62
## 478 8.18 65
## 479 8.49 71
## 480 8.96 79
## 481 9.01 80
## 482 8.48 78
## 483 8.77 83
## 484 7.92 71
## 485 7.89 73
## 486 8.34 70
## 487 8.37 68
## 488 9.14 79
## 489 8.62 76
## 490 8.50 65
## 491 8.12 67
## 492 7.81 54
## 493 7.69 53
## 494 8.22 62
## 495 8.45 68
## 496 9.02 87
## 497 9.87 96
## 498 9.56 93
## 499 8.43 73
## 500 9.04 84# Statistik deskriptif sederhana
cat("\nStatistik deskriptif sederhana\n")##
## Statistik deskriptif sederhanasummary(data1)## gpa admission_score
## Min. :6.800 Min. :34.00
## 1st Qu.:8.127 1st Qu.:63.00
## Median :8.560 Median :72.00
## Mean :8.576 Mean :72.14
## 3rd Qu.:9.040 3rd Qu.:82.00
## Max. :9.920 Max. :97.00# Standar Deviasi
cat("\nStandar Deviasi GPA\n")##
## Standar Deviasi GPAsd(gpa)## [1] 0.6048128cat("\nStandar Deviasi Admission Score\n")##
## Standar Deviasi Admission Scoresd(admission_score)## [1] 14.15286# Uji Korelasi Pearson
hasil_korelasi <- cor.test(gpa, admission_score, method = "pearson")
print(hasil_korelasi)##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: gpa and admission_score
## t = 41.932, df = 498, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.8617939 0.9007362
## sample estimates:
## cor
## 0.8827723plot(gpa, admission_score,
main = "Scatter Plot GPA vs Admission Score",
xlab = "GPA",
ylab = "Admission Score",
pch = 19,
col = "red")
abline(lm(gpa ~ admission_score), col = "black", lwd = 2)
ggplot(data1, aes(gpa, admission_score)) +
geom_point(size = 3) +
geom_smooth(method = "lm", se = TRUE) +
labs(title = "Hubungan GPA dan Admission Score",
x = "GPA",
y = "Admission Score") +
theme_minimal()## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'