Deskripsi kursus

Pelatihan "Analisis Regresi Terpenalti untuk Peningkatan Presisi dan/atau Parsimony" dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman mendalam tentang teknik regresi modern yang mengintegrasikan penalti (regularisasi) dalam model statistik. Metode seperti Ridge Regression, Lasso, dan Elastic Net akan dibahas secara komprehensif untuk mengatasi masalah multikolinearitas, overfitting, serta meningkatkan presisi prediksi dan kemampuan interpretasi model. Peserta akan mempelajari cara menyeimbangkan kompleksitas model dengan kesederhanaan (parsimony) menggunakan parameter regularisasi, sekaligus menerapkannya pada data nyata dengan bantuan perangkat lunak statistik. Pelatihan ini cocok bagi analis data, peneliti, dan praktisi yang ingin memperkuat kemampuan analitik mereka dalam pengembangan model prediktif yang efisien dan andal.

Tujuan Utama:

• Memahami konsep dasar dan aplikasi regresi terpenalti.
• Meningkatkan presisi model tanpa mengorbankan interpretasi.
• Menghasilkan model yang lebih sederhana namun tetap informatif.

Dengan pendekatan teori dan praktik yang seimbang, pelatihan ini akan memberikan wawasan berharga dalam optimasi model regresi untuk tantangan dunia nyata.

Apa yang akan saya pelajari

• Konsep Dasar Regresi Terpenalti
• Matematika di Balik Regresi Terpenalti
• Implementasi Praktis
• Studi Kasus Dunia Nyata
• Optimasi Model
• Diskusi Lanjutan

Pertanyaan Seputar Course