Analisis Statistik untuk Data Stasioner R-squared

Dalam analisis statistik, kita sering menggunakan berbagai metrik untuk mengukur kualitas model atau prediksi. Salah satu metrik yang umum digunakan adalah R-squared. Dalam konteks data stasioner, R-squared digunakan untuk mengukur sejauh mana model kita dapat menjelaskan variasi dalam data tersebut. Dalam kasus ini, kita memiliki data stasioner R-squared dengan nilai-nilai berikut: 187, 187, 187, 187, 187, 187, 187, 187, 187, dan 187. Nilai-nilai ini menunjukkan bahwa model kita memiliki R-squared yang konsisten dan tidak berubah-ubah. Selain R-squared, ada juga beberapa metrik lain yang dapat digunakan untuk mengukur kualitas model. Salah satunya adalah Root Mean Square Error (RMSE), yang mengukur seberapa dekat prediksi kita dengan nilai sebenarnya. Dalam kasus ini, RMSE memiliki nilai yang sama untuk semua persentil, yaitu 47.177. Ini menunjukkan bahwa prediksi kita memiliki kesalahan rata-rata yang konsisten di semua persentil. Selanjutnya, kita memiliki Mean Absolute Percentage Error (MAPE), yang mengukur seberapa akurat prediksi kita dalam persentase. Dalam kasus ini, MAPE juga memiliki nilai yang sama untuk semua persentil, yaitu 22.571. Ini menunjukkan bahwa prediksi kita memiliki kesalahan rata-rata yang konsisten dalam persentase. Selain itu, kita juga memiliki Max Absolute Percentage Error (MaxAPE) dan Max Absolute Error (MaxAE), yang mengukur kesalahan maksimum dalam persentase dan nilai absolut. Dalam kasus ini, kedua metrik ini memiliki nilai yang sama untuk semua persentil, yaitu 152.329 dan 153.376. Ini menunjukkan bahwa prediksi kita memiliki kesalahan maksimum yang konsisten dalam persentase dan nilai absolut. Terakhir, kita memiliki Normalized BIC (Bayesian Information Criterion), yang digunakan untuk membandingkan model yang berbeda. Dalam kasus ini, nilai BIC adalah 7.762 untuk semua persentil. Ini menunjukkan bahwa model kita memiliki kompleksitas yang konsisten dan tidak berubah-ubah. Dalam kesimpulan, analisis statistik untuk data stasioner R-squared menunjukkan bahwa model kita memiliki kualitas yang konsisten dan tidak berubah-ubah. Metrik-metrik seperti R-squared, RMSE, MAPE, MaxAPE, MaxAE, dan BIC memberikan gambaran yang jelas tentang sejauh mana model kita dapat menjelaskan variasi dalam data tersebut.