Analisis Statistik untuk Model Stationary R-squared

Dalam analisis statistik, salah satu metrik yang penting untuk mengukur kualitas model adalah R-squared. R-squared adalah ukuran seberapa baik model kita cocok dengan data yang diamati. Nilai R-squared berkisar antara 0 hingga 1, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model kita lebih baik dalam menjelaskan variasi dalam data. Dalam kasus model stationary R-squared, kita memiliki data berikut: - Mean: 639 - Standar Error (SE): 639 - Minimum: 639 - Maksimum: 639 - Persentil: 639 Dari data ini, kita dapat melihat bahwa nilai-nilai ini tetap konstan pada 639. Ini menunjukkan bahwa model stationary R-squared memiliki konsistensi yang tinggi dalam menjelaskan data yang diamati. Selain R-squared, ada juga beberapa metrik lain yang digunakan untuk mengukur kualitas model. Salah satunya adalah Root Mean Square Error (RMSE), yang mengukur seberapa dekat prediksi model dengan nilai sebenarnya. Dalam kasus model stationary R-squared, RMSE memiliki nilai 42.498, yang menunjukkan bahwa prediksi model memiliki kesalahan rata-rata sebesar 42.498. Selanjutnya, kita memiliki Mean Absolute Percentage Error (MAPE), yang mengukur seberapa akurat prediksi model dalam persentase. Dalam kasus model stationary R-squared, MAPE memiliki nilai 19.134, yang menunjukkan bahwa prediksi model memiliki kesalahan rata-rata sebesar 19.134% dari nilai sebenarnya. Selain itu, kita juga memiliki Max Absolute Percentage Error (MaxAPE), yang merupakan persentase kesalahan maksimum dari prediksi model. Dalam kasus model stationary R-squared, MaxAPE memiliki nilai 116.34%, yang menunjukkan bahwa prediksi model memiliki kesalahan maksimum sebesar 116.34% dari nilai sebenarnya. Selanjutnya, kita memiliki Mean Absolute Error (MAE), yang mengukur seberapa dekat prediksi model dengan nilai sebenarnya dalam skala absolut. Dalam kasus model stationary R-squared, MAE memiliki nilai 32.663, yang menunjukkan bahwa prediksi model memiliki kesalahan rata-rata sebesar 32.663. Terakhir, kita memiliki Max Absolute Error (MaxAE), yang merupakan kesalahan absolut maksimum dari prediksi model. Dalam kasus model stationary R-squared, MaxAE memiliki nilai 153.433, yang menunjukkan bahwa prediksi model memiliki kesalahan maksimum sebesar 153.433. Selain metrik-metrik di atas, kita juga dapat menggunakan Normalized Bayesian Information Criterion (BIC) untuk membandingkan model yang berbeda. Dalam kasus model stationary R-squared, BIC memiliki nilai 7.553, yang menunjukkan bahwa model ini memiliki kompleksitas yang relatif rendah. Dalam kesimpulan, analisis statistik untuk model stationary R-squared menunjukkan bahwa model ini memiliki konsistensi yang tinggi dalam menjelaskan data yang diamati. Meskipun demikian, terdapat beberapa kesalahan dalam prediksi model, yang dapat dilihat dari nilai RMSE, MAPE, MaxAPE, MAE, dan MaxAE. Namun, secara keseluruhan, model ini memiliki kualitas yang baik dengan kompleksitas yang relatif rendah, seperti yang ditunjukkan oleh nilai BIC.