OLS, atau Ordinary Least Squares, adalah metode statistik yang digunakan untuk mengestimasi parameter dalam model regresi linear. Jika Anda ingin menemukan turunan dari OLS, biasanya ini merujuk pada menemukan turunan dari fungsi loss (biasanya kuadrat kesalahan) terhadap parameter regresi, dan kemudian menyetarakan turunan ini dengan nol untuk mendapatkan nilai parameter yang meminimalkan fungsi loss.

Berikut langkah-langkah dasar untuk turunan OLS:

1. Model Regresi Linear

Asumsikan model regresi linear sederhana: $y = X\beta + \epsilon$ di mana:

• $y$ adalah vektor dari variabel dependen (output).
• $X$ adalah matriks dari variabel independen (input).
• $\beta$ adalah vektor dari parameter yang ingin kita estimasi.
• $\epsilon$ adalah vektor dari error (noise) yang diasumsikan memiliki distribusi normal dengan mean nol.

2. Fungsi Loss (Sum of Squared Errors)

Fungsi loss yang ingin kita minimalkan adalah jumlah kuadrat kesalahan: $L(\beta) = (y - X\beta)^T(y - X\beta)$ atau: $L(\beta) = (y^T - \beta^T X^T)(y - X\beta)$

3. Turunan Pertama terhadap $\beta$

Untuk menemukan nilai $\beta$ yang meminimalkan fungsi loss, kita perlu menghitung turunan pertama dari $L(\beta)$ terhadap $\beta$, dan menyamakannya dengan nol: $\frac{\partial L(\beta)}{\partial \beta} = -2X^T(y - X\beta)$ Menyetarakan dengan nol untuk mendapatkan nilai $\beta$ yang optimal: $X^T y = X^T X \beta$

4. Solusi untuk Parameter $\beta$

Menyelesaikan persamaan di atas untuk $\beta$ menghasilkan: $\beta = (X^T X)^{-1} X^T y$ Ini adalah solusi OLS untuk parameter regresi $\beta$.

Jadi, turunan dari OLS berfungsi untuk mendapatkan parameter $\beta$ yang meminimalkan jumlah kuadrat kesalahan antara data yang diamati dan model prediksi.

Apakah Anda memiliki pertanyaan atau memerlukan penjelasan lebih lanjut tentang langkah-langkah di atas? Berikut adalah 5 pertanyaan terkait yang mungkin membantu memperluas pemahaman Anda:

1. Apa asumsi utama yang harus dipenuhi agar metode OLS memberikan estimasi parameter yang tidak bias?
2. Bagaimana interpretasi geometris dari solusi OLS?
3. Bagaimana cara memperhitungkan multikolinearitas dalam OLS, dan bagaimana itu mempengaruhi hasil?
4. Apa perbedaan antara OLS dan metode regresi lainnya seperti Ridge atau Lasso?
5. Bagaimana cara menguji asumsi-asumsi dalam model regresi linear OLS?

Tip: Selalu periksa asumsi-asumsi dasar OLS, seperti linearitas, homoskedastisitas, dan independensi error, untuk memastikan hasil yang valid dan interpretasi yang tepat.