PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM
|
|
- Liani Setiawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 J. Sas MIPA Eds Khusus Tahu 28 Vol. 4 No. Hal.: 7-22 ISSN ABSTRACT PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM Ra Sa Hmta Wasoo da Da Kuasa Juusa Matmatka FMIPA Uvstas Lampu Jl. S. Bojooo No. Bada Lampu 3545 Idosa Dtma 28 Austus 27 pbaka Dsmb 27 dstuju utuk dtbtka 27 Dsmb 27 I ths pap w dscuss pocdus of a mamum lklhood mthod stmat paamts of alzd Wbull dstbuto. To assss ubasd popts w dvlop Mot Calo Smulato. W show that how Nwto-Raphso tatos ca b utlzd th mamum lklhood mthod. W also dmostat that th bas of mamum lklhood stmats of th paamts s small as th sampl sz cass ad th cofdt tvals s shot as th sampl sz cass. Kywods:alzd Wbull dstbuto mamum lklhood mthod Mot Calo Smulato Nwto-Raphso tatos. PENDAHULUAN Mmlh modl plua tbak dalam data klasua hdup bukalah ssuatu hal ya mudah utuk dlakuka. Satu pdkata utuk matas masalah adalah da muaka modl-modl umum (al modls). Salah satu modl umum ya dapat duaka adalah modl dstbus alzd Wbull kaa mmlk pots ya baus utuk mcocokka data klasua hdup. Msalka X adalah pubah acak da dstbus alzd Wbull da ta paamt maka fus kpkata plua da pubah acak tsbut adalah ) f ( ) ; < < > > () da X = pubah acak ya ddfska sbaa waktu mat/usak/aal (falu tm). = paamt lokas (tshold) ya mujukka lokas waktu dmaa pada saat lokas waktu tsbut blum ada obyk pamata ya mat/usak/aal maupu hla. = paamt skala ya mujukka bsaya kaama data dstbus alzd Wbull. = paamt btuk ya mujukka laju kmata/kusaka data dstbus alzd Wbull. Dmaa fus kumulatf da dstbus alzd Wbull sbaa bkut: F( ) (2) Utuk mdua paamt dstbus alzd Wbull pada plta duaka mtod kmuka maksmum (mamum lklhood mthod). Mtod pduaa tsbut mupaka salah satu mtod ya saat popul dalam pduaa paamt suatu dstbus 2 3). Mtod kmuka maksmum ddasaka pada to data ya bukua bsa. Tujua plta adalah utuk mkaj posdu mtod kmuka maksmum dalam mdua paamt dstbus alzd Wbull da mkaj sfat ktakbasa da duaa ya dhaslka da mtod kmuka maksmum. 2. METODE PENELITIAN Mtod ya duaka dalam plta mkut lakah-lakah sbaa bkut:. Mdua paamt dstbus alzd Wbull da mtod kmuka maksmum sbaa bkut: 28 FMIPA Uvstas Lampu 7
2 Ra Sa Hmta dkk Pduaa Paamt Dstbus Galzd Wbull a. Mmbtuk fus kmuka ya basal da fus dstbus alzd Wbull. b. Muuka fus kmuka dstbus alzd Wbull da fus l. c. Mca tuua ptama da l fus kmuka thadap paamt da ya hdak d dua da myamakya da ol. d. Apabla solus da psamaa ya dhaslka da lakah c posdu pduaa dlajutka da tas Nwto-Raphso. 2. Mmvfkas kja mtod kmuka maksmum dalam mdua paamt dstbus alzd Wbull mlalu stud smulas Mot Calo 4). Skao smulas Mot Calo ya dlakuka adalah da mambl kombas la paamt =3 ß=2 da = da ukua sampl sbayak = = 3 da = ya masmas dula sbayak kal da la tolas mas-mas sbsa... da.. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.. Pduaa Paamt Galzd Wbull da Muaka Mtod Kmuka Maksmum Fus kmuka Psamaa () da sbuah sampl acak da obsvas pada dstbus alzd Wbull dapat dlhat sbaa bkut: L kmuda dmaksmumka da lo atau da l L sha mjad l L l sha dpolh loatma fus kmuka maksmum dstbus alzd Wbull l L l l ( )l l (3) Stlah dmaksmumka da muaka l L maka dpolh pduaa paamt da mtod kmuka maksmum yatu da mca tuua ptama da loatma paamt-paamt ya aka ddua da myamakaya da ol sha dpolh: Utuk paamt (4) Utuk paamt (5) Utuk paamt l l l l (6) Kaa solus Psamaa (6) d atas tdak dapat dslsaka scaa aaltk maka dpluka pdkata umk. Dalam tulsa utuk mylsaka psamaa tsbut muaka mtod tas Nwto-Raphso yatu da msubttuska Psamaa (4) k dalam Psamaa (6) sha dpolh: l l (7) 8 28 FMIPA Uvstas Lampu
3 J. Sas MIPA Eds Khusus Tahu 28 Vol. 4 No. Spt ya tlah djabaka d atas la pdua paamt da dttuka mlalu pdua paamt. Olh kaa tu sblum dca la pdua paamt da tlbh dahulu dhtu la pdua paamt. Lakah-lakah mtod Nwto-Raphso ba dstbus alzd Wbull adalah sbaa bkut 5) :. mtuka la awal ya dttuka mdkat sbaa fus sko Fsh ya ddua pada la. 2. mtuka psamaa fus ya dplolh da psamaa (6) l (8) l da tuua ptamaya ' ' l l 2 l l 2 dpolh Psamaa (9) 3. masukka psamaa fus da tuua ptamaya k dalam umus mtod Nwto-Raphso sampa da o ya maa bdasaka posdu blaku: () sha da Psamaa (9) da () dpolh duaa paamt ba sbaa bkut: ' () slajutya utuk mydhaaka phtua la pdua paamt kmuka maksmum ba dtulska sbaa bkut dapat (2) 28 FMIPA Uvstas Lampu 9
4 Ra Sa Hmta dkk Pduaa Paamt Dstbus Galzd Wbull da la slalu btambah satu da satu tas k tas bkutya. Da mmbka la awal pada psamaa (2) maka aka dpolh sbuah pduaa ya lbh bak ha pbdaa ataa pduaa da paamt ya sbaya mdkat ol Sfat Ktakbasa Pdua Kmuka Maksmum pada Dstbus Galzd Wbull Hasl ya dpolh da smulas adalah sbaa bkut. Spt tlhat pada Tabl utuk la tolas sbsa. smak bsa ukua sampl la duaa smak mdkat la paamt sbaya. Da kata la bas duaa smak kcl da smak bsaya ukua sampl. Smtaa tu sla kpcayaa ba duaa paamt ya dpolh da muaka mtod kmuka maksmum cdu smak pdk da smak mkatya ukua sampl. Hasl ya supa dpolh utuk la tolas mas-mas sbsa.. da. (Tabl 2 3 da 4. Bas da duaa paamt smak kcl da smak mkatya ukua sampl da sla kpcayaa ya dhaslka smak smpt da smak bsaya ukua sampl. Tabl. Nla pdua paamt =3 =2 da = dstbus alzd Wbull utuk ukua sampl = ( 3 da ) da la tolas =. = = 3 = Ukua Sampl Pdua Paamt Lokas ( ) Skala ( ) Btuk ( ) Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Nla Tah Sla Kpcayaa(95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam.4.9. Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Tabl 2. Nla pdua paamt =3 =2 da = dstbus alzd Wbull utuk ukua sampl = ( 3 da ) da la tolas =. N = N = 3 = Ukua Sampl Pdua Paamt Lokas ( ) Skala ( ) Btuk ( ) Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Nla Tah Sla Kpcayaa(95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam FMIPA Uvstas Lampu
5 J. Sas MIPA Eds Khusus Tahu 28 Vol. 4 No. Tabl 3. Nla pdua paamt =3 =2 da = dstbus alzd Wbull utuk ukua sampl = ( 3 da ) da la tolas =.. = = 3 = Ukua Sampl Pdua Paamt Lokas ( ) Skala ( ) Btuk ( ) Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Tabl 4. Nla pdua paamt =3 =2 da = dstbus alzd Wbull utuk ukua sampl = ( 3 da ) da la tolas =.. = = 3 = Ukua Sampl Pdua Paamt Lokas ( ) Skala ( ) Btuk ( ) Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [ ] Bas Raam Nla Tah Sla Kpcayaa (95%) [ ] [ ] [.883.] Bas Raam KESIMPULAN Bdasaka hasl ya dpolh maka dapat dambl bbapa ksmpula sbaa bkut: l L l l ( )l l Kaa loatma fus kmuka dstbus alzd Wbull tdak dapat dslsaka scaa aaltk maka datas da muaka mtod tas Nwto-Raphso. Pdua paamt dstbus alzd Wbull da muaka mtod kmuka maksmum mmpuya sfat ktakbasa ya dpolh utuk paamt ( ) mmpuya bas ya kcl utuk ukua sampl bsa da kata la smak bsa jumlah sampl ya duaka maka hasl pduaaya smak tak bas. DAFTAR PUSTAKA. Jhosho N.L. ad Kotz S. 97. Cotous Uvaat Dstbuto. Joh Wly Nw Yok. 2. Ho R.V. ad Ca A.T Itoducto to Mathmatcal Statstcs. Ffth Edto. Ptc-hall Ic. Nw jsy. 28 FMIPA Uvstas Lampu 2
6 Ra Sa Hmta dkk Pduaa Paamt Dstbus Galzd Wbull 3. Ho R.V. ad Tas E.A Pobablty ad Statstcal Ifc. Sth Edto. Ptc-hall Ic. Nw jsy. 4. Ross S. M Smulato. Scod Edto. Acadmc Pss Calfoa. 5. Mu R Mtod Numk. Ifomatka Badu FMIPA Uvstas Lampu
PROSIDING ISBN :
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 METODE FINALTI UNTUK MENENTUKAN BERAT SAPI OPTIMAL Olh : H. A. Pahusp da Sska Ayua Pogam Stud Matmatka Idust da Statstka Fakultas Sas da Matmatka (FSM) Uvstas Kst Satya
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volum, Nomo, Tahu 0, Halama 35-46 Ol d: http://joual-s.udp.ac.d/d.php/gaussa PEMBANGKITAN SAMPEL RANDOM MENGGUNAKAN ALGORITMA METROPOLIS- HASTINGS Ls Kua Iwat, Moch. Abdul Mukd, Rta Rahmawat
Lebih terperinciMODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL
MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN
PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 8 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciPRAKIRAAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK TAHUN PADA PT. PLN AREA PELAYANAN JARINGAN MALANG DENGAN METODE GABUNGAN
PRAKIRAAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK TAHUN 2012-2022 PADA PT. PLN AREA PELAYANAN JARINGAN MALANG DENGAN METODE GABUNGAN Padaa Aoaa Tto¹, I. Uul Wbawa, MSc.², D. I. Hay Sokotjo Dachla, MSc³ ¹Mahasswa Tkk
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER DARI DISTRIBUSI WEIBULL TERMODIFIKASI
ESIMSI PMEE DI DISIBUSI WEIBULL EMODIFIKSI Nama Mahasswa : mboo Puto NP : 48 Juusan : Matmatka FMIP-IS Dosn Pmbmbng : Ds. Fada gustn Wdjajat, MS bstak Sahan dan Zanudn (8) mmpknalkan gnalsas da dstbus
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. RAM 3 GB. Harddisk dengan kapasitas 250 GB.
4 tp R= tp + f...(3 tp = tp + fp...(4 Evalua dlakuka dga 2 paag ku da dkum lva yag dbuat khuu utuk plta. Dafta paaga ku uj da dkum lva dapat dlhat pada Lampa 2, dagka Lampa 3 bka dkp da ku uj. Nla all
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES DALAM PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
Bult Ilmah Mat. Stat. a Trapaya (Bmastr) Volum, No. (3), hal. 5 56. PRBANDINGAN MTOD MAXIMUM LIKLIHOOD STIMATION (ML) DAN MTOD BAYS DALAM PNDUGAAN PARAMTR DISTRIBUSI KSPONNSIAL Dw Nurlala, Daa Kusaar,
Lebih terperinci(Saeter & Hammond, 2006) i, j=1,2,...n. III. PEMBAHASAN
6 j j, j,, (Sat & Hammod, 006 III PEMBAHASAN 3 Fug poduk Hubuga ataa put da output dapat dtaomaka olh buah ug poduk Scaa matmat, ug poduk dapat dtulka baga bkut: ( K, L, M, dga: output yag dhalka lama
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi
Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda
Lebih terperinciINTERFERENSI DAN DIFRAKSI
ITRFRSI DA DIFRAKSI Mata Kulah: Glombang & Optk Dosn: Andhy Stawan andhystawan DIFRAKSI CLAH TUGGAL DA KISI andhystawan B. Dfaks Dfaks mupan gjala pmblon (pnybaan) glombang kt mnjala mlalu clah smpt atau
Lebih terperinciBAB II IMPEDANSI SURJA KAWAT TANAH DAN MENARA
BAB II IMPEDANSI SUJA KAWA ANAH DAN MENAA II. UMUM Saluan tansms lbh tngg dbandngkan objk d skllngnya, kana tu saluan tansms mmlk sko bsa untuk tkna sambaan pt. Untuk mngatas hal tsbut maka saluan tansms
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan duakan bbapa konsp dan mtod yang mnjad dasa pnulsan tugas akh n. Bbapa konsp dan mtod tsbut alah pnclan, tata caa mndtks pnclan, mtod OLS, mnntukan ata-ata kuadat tkcl
Lebih terperinciBAB 2. Teori Pendukung Lingkungan. Misalkan z. adalah suatu titik pada bidang dan r adalah bilangan nyata. positif. Lingkungan r bagi z
BAB Toi Pdukug.. Ligkuga Misalka z adalah suatu titik pada bidag da adalah bilaga yata positi. Ligkuga bagi z -ighbohood o z didiisika sbagai sluuh titik z pada bidag, sdmikia shigga z z < ; ditulis z,.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIA Ry Aula Hj Noor Fajrah Nur Salam Proram Stud Matmata Faultas MIPA Ulam Bajarbaru Kalsl ABSTRAK Estmas tt dar
Lebih terperinciPENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciDistribusi Waktu Tinggal Dalam Unggun Pancar
Dsbus Waku Tggal Dalam Uggu aca Yazd Bda, H Susao, da Ao Hadao Dpam Tkk Kma, Fakulas Tkolog Idus, Isu Tkolog Badug Jl. Gashaa 0 Badug yazd@ch.b.ac.d Absak Uggu paca masuk dalam salah sau p uggu fludaka.
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)
ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka
Lebih terperinciMETODE NEWTON-STEFFENSEN DENGAN ORDE KEKONVERGENAN TIGA UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR
METDE NEWTN-STEFFENSEN DENGN RDE KEKNVERGENN TIG UNTUK MENYELESIKN PERSMN NNLINER Fitiai, Joha Kho, Supiadi Puta Mahaiwa Pogam Studi S Matmatika FMIP Uivita Riau Do JuuaMatmatika FMIP Uivita Riau Fakulta
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. hardware yang digunakan, perangkat lunak, perangkat pembangun dan tools yang
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Lngkungan Implmntas Pada pmbahasan lngkungan mplmntas mlput pmbahasan spsfkas hadwa yang dgunakan, pangkat lunak, pangkat pmbangun dan tools yang dgunakan untuk mmbuat
Lebih terperinciV. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK
7 V PEDEKT BYES PD MODEL CK 5 Pdahulua Pada aak kasus, srgkal dapat dprolh foras awal ttag paratr ag aka dduga Saga cotoh adalah pada kasus pdugaa produkttas taaa hortkultura ag tlah dahas pada Ba Pada
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciSISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 7 Transformasi Fourier Cepat
TKE 43 SISTEM PEGOLAHA ISYARAT Kuliah 7 Tasomasi Foui Cpat FFT : Fast Foui Tasom Idah Susilaati, S.T., M.Eg. Pogam Studi Tkik Elkto Fakultas Tkik da Ilmu Komput Uivsitas Mcu Buaa Yogyakata 9 KULIAH 7 SISTEM
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciUKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA
UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinciINTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi
BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciSIFAT ASIMTOTIK NORMALITAS DAN KETAKBIASAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED GAMMA
J. Sas MIPA s Khusus Tahu 8 Vo. 4 No. Ha.: 4-46 ISSN 978-873 SIFAT ASIMTOTIK NORMAITAS DAN KTAKBIASAN PNDUGA KMUNGKINAN MAKSIMUM PARAMTR DISTRIBUSI GNRAIZD GAMMA ABSTRACT Da Kurasar Doa Ra Maja Warsoo
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciPENANGANAN OVERDISPERSI PADA MODEL REGRESI POISSON MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF. Rio Tongaril Simarmata 1, Dwi Ispriyanti 2.
Pagaa Ovdss Ro Togl S. PENANGANAN OVERDISPERSI PADA MODE REGRESI POISSON MENGGUNAKAN MODE REGRESI BINOMIA NEGATIF Ro Togal Smamata Dw Isat Alum Pogam Stud Statsta Ud Sta Pgaa Pogam Stud Statsta Ud Abstact
Lebih terperinciPersatuan Aktuaris Indonesia Dasar-dasar Matematika Asuransi Jiwa 28 November Untuk soal no. 1 s/d 3 di bawah, diketahui suatu survival function
Prsatua ktuars Idosa Dasar-dasar Matmatka suras Jwa 8 Nombr 00 Utuk soal o s/d 3 d bawah, dktahu suatu sural fucto 00 s ( ) utuk 0 00 0 Htuglah F (75) X 0,0 B 0,30 C 0,40 D 0,50 E 0,0 Htuglah f (75) X
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volum 4, Nomor 4, Tahu 015, Halama 97-936 Ol d: http://joural-s1.udp.ac.d/dx.php/gaussa ANALISIS KEPUTUSAN KONSUMEN MEMILIH BAHAN BAKAR MINYAK (BBM MENGGUNAKAN MODEL REGRESI
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciAbstract. Keywords: The Selection Of Laptop Brand, Product, Price, Promotion, Multinomial Logistic Regression
Aalss Paruh Faqotul Hah ANAISIS PENGARUH STRATEGI BAURAN PEMASARAN TERHADAP PEMIIHAN MEREK APTOP MENGGUNAKAN REGRESI OGISTIK MUTINOMIA Stud Kasus Mahasswa Uvrstas Dpooro Faqotul Hah, Trastut Wuradar, Abdul
Lebih terperinciKAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2
Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-3 (3-8 Prt) D- Pmodla Partspas Wata dalam Kgata Ekoom Rumah Tagga Nlaya d Pssr Tmur Surabaya (Stud Kasus Kcamata Kcamata Bulak, Mulyorjo, da Kjra) Irma Harlagtyas,
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciAPROKSIMASI PADÉ DAN PENERAPANNYA PADA ANALISIS PERFORMANSI DETEKSI RADAR
9 Absta AROKSIASI ADÉ DA EERAAYA ADA AALISIS ERFORASI DETEKSI RADAR D Sapud, Kutoo Ad Sdato DU Solah Tgg Tolog Tlom, Badug Dpatm atmata, Isttut Tolog Badug ds@stttlom.a.d, sdato@ds.math.tb.a.d Aposmas
Lebih terperinciSKRIPSI. oleh: FARIDA KARUNIAWATI NIM
ANALISIS REGRESI DUMMY VARIABLE MODEL LOGIT (Kasus pada Estmas Huja d Karagploso, Malag) SKRIPSI olh: FARIDA KARUNIAWATI NIM. 0650028 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAIN DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI
Lebih terperinciOn A Generalized Köthe-Toeplitz Duals
JMP : Volume 4 Nomor, Ju 202, hal. 3-39 O A Geeralzed Köthe-Toepltz Duals Sumardoo, Supama 2, da Soepara Darmawaa 3 PPPPTK Matematka, smrd2007@gmal.com 2 Mathematcs Departmet, Gadah Mada Uverst, supama@ugm.ac.d
Lebih terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinciPenerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu
JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciInfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.1, Februari 2012
IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba PNRAPAN MTOD BARAN PIVOT DALAM PNURUNAN RUMU TAKIRAN INTRVAL DARI KOFIIN RGRI LINAR DRHANA Olh : Na Hhao Jsa Pddka Mamaka FPMIPA UPI Absak Rgs mpaka
Lebih terperinciLISTRIK STATIS - HUKUM COULOMB Oleh Suparno, PhD
LISTRIK STATIS - HUKUM COULOMB Olh Supano, PhD Sfat-sfat Muatan Bla sbuah ss dgosok-gosokkan pada ambut, lalu ddkatkan kpada sphan ktas kcl-kcl, maka sphan ktas tu akan ttak dan mlkat pada ss. Pstwa n
Lebih terperinciESTIMASI DAN UJI EKSAK KOMPONEN VARIANSI PADA MODEL RANDOM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN DATA TIDAK SEIMBANG
J Pla Sa 6 ( Jul 007 Juua Pdda MIPA FKIP Uta Rau IN 4-5595 Abtact ESTIMASI DAN UJI EKSAK KOMPONEN VARIANSI PADA MODEL RANDOM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN DATA TIDAK SEIMBANG Rutam Efd Pogam Stud Matmata
Lebih terperinciB A B I V H A S I L P E N E L I T I A N D A N P E M B A H A S A N
B A B I V H A S I L P E N E L I T I A N D A N P E M B A H A S A N 4. 1 D e s k r i p s i H a s i l P e n e l i t i a n P r e T e s t d a n P o s t T e s t D a r i h a s i l p e n g u j i a n d i p e r
Lebih terperinciAntena Array 4 Patch Mikrostrip Sirkular Pada Frekuensi MHz
Ata Aay 4 Patch Mikostip Sikula Pada Fkusi 2300-2400 MHz Si Hadiati*, Yuyu Wahyu*, Foli Oktafiai*, *)Pliti Pusat Plitia Elktoika da Tlkomuikasi (PPET-LIPI) Jl. Sagkuiag Badug 40135 -mail:ash_gt@yahoo.com
Lebih terperinciMETODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra
METODE SENT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESIKN PERSMN NONLINER Supriadi Putra sputra@uri.ac.id Laboratorium Komputasi Jurusa Matmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua lam Uivrsitas Riau Kampus Biawidya
Lebih terperinciDelta-Pi: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika ISSN X Vol. 2, No. 2, Oktober 2013 ALJABAR LINTASAN LEAVITT SEDERHANA
Dlta-P: Jural Matmatka da Pddka Matmatka ISSN 89-855X Vol., No., Oktobr 3 ALJABAR LINTASAN LAVITT SDRHANA Ida Kura Walyat Program Stud Pddka Matmatka FKIP Urstas Kharu, Trat mal: adhku@gmal.com ABSTRAK
Lebih terperinciESTIMASI REGRESI MODEL LOGIT DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI. Oleh: DINUL WAFA NIM
STIMASI RGRSI MODL LOGIT DNGAN MTOD MAKSIMUM LIKLIHOOD SKRIPSI Olh: DINUL WAFA NIM. 5548 JURUSAN MATMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TKNOLOGI UNIVRSITAS ISLAM NGRI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG 9 STIMASI RGRSI
Lebih terperinciUkuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.
Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda
Lebih terperinciUJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan
UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB
Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d
Lebih terperinciPengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner
Pgklasfkasa Pyakt Jatug D RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Dga Mgguaka Rgrs Logstk Br Classfcato of Hart Dsas RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Usg Bary Logstk Rgrsso Adras Sutato 1, Darah A. Noh, Syarudd
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciMEMBANGUN GAUSSIAN CLASSIFIER DALAM MENGENALI OBJEK DALAM BENTUK IMAGE
MEMBANGUN GAUSSIAN CLASSIFIER DALAM MENGENALI OBJEK DALAM BENUK IMAGE Irwa Bud Satoso Jurusa ekk Iformatka, Sas da ekolo Uverstas Islam Neer (UIN) Maulaa Malk Ibrahm Mala rwa.bud3377@mal.com Abstrak-Dstrbus
Lebih terperinciTATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.
TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
Lebih terperinciPRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange
Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata
Lebih terperinciKomang Suardika, Jurusan Pendidikan Fisika Fisika Kuantum
Komag Suadika, Juusa Pdidika Fisika Fisika Kuatum I. Ppadaa Fkusi Boh Modl atom muut Ruthfod tdii dai iti atom yag bmuata positif da masif sta dikliligi pada jaak yag latif bsa olh lktolkto yag satiasa
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber
Lebih terperinciPENGUAT GANDENGAN DC
4 PNGUAT GANDNGAN DC Dalam paktk basanya untuk mmplh suatu pnguatan yang cukup bsa, dapat dlakukan dngan mnggandng bbapa pnguat atau basa dknal dngan pnguat btngkat. Untuk mnjaga aga tgangan panja (bas)
Lebih terperinciP(A S) = P(A S) = P(B A) = dengan P(A) > 0.
0 3.5. PELUANG BERSYARAT Jka kta menghtung peluang sebuah pestwa, maka penghtungannya selalu ddasakan pada uang sampel ekspemen. Apabla A adalah sebuah pestwa, maka penghtungan peluang da pestwa A selalu
Lebih terperinci= 8 = 7. x 4 = 24 = 8 = 5 = 13. pada persamaan ketiga dan x 3 = 5
III. REDUKSI GANJIL-GENAP/REDUKSI SIKLIS.. Alortma Sequesal Coto 9. Selesaka sstem persamaa erkut : Jawa 6 x + x = 8 x + x 5 x = 7 x + x 6 x = 5 x + 8 x = Vektor x = [ x x x x ] T dperole melalu prosedur
Lebih terperinciREGRESI LOGISTIK BINER
REGRESI LOGISTIK BINER Mtod rgrs mruaka aalss data yag mdskrska hubuga kausaltas atara varabl rso da rdktor (Hosmr da Lmshow, ). Prbdaa mdasar atara rgrs lr da rgrs logstk adalah ty dar varabl rso. Rgrs
Lebih terperinciBAB II PEMULIHAN SOLUSI METODE REP DAN ERROR ESTIMATOR Z 2
BB II PEMULIHN SOLUSI MEODE REP DN ERROR ESIMOR Z.1. UMUM.1.1 Ksalaa Solus Mtod Elm Hgga Error yag trjad mrupaka sls atara solus ksak dga solus pdkata da dapat dksprska dalam btuk prala, tgaga maupu gaya
Lebih terperinciANT COLONY OPTIMIZATION UNTUK CLUSTERING DOKUMEN HASIL PENCARIAN
Semar Nasoal Iformatka 2013 ANT COLONY OPTIMIZATION UNTUK CLUSTERING DOKUMEN HASIL PENCARIAN DAVID Proram Stud Tekk Iformatka Sekolah T Maaeme Iformatka da Komputer Potaak Jl. Merdeka No. 372 Potaak, Kalmata
Lebih terperinciPENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH
PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciBAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.
BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciEstimasi Parameter Data Tersensor Tipe I Berdistribusi Loglogistik Menggunakan Maximum Likelihood Estimate dan Iterasi Newton-Rhapson
Estmas Paamete Data Teseso Tpe I Bedstbus Loglogstk Megguaka Maxmum Lkelhood Estmate da Iteas Newto-Rhapso Alfes Fauk Fakultas MIPA, Uvestas Swjaya; emal: alfesfauk@us.ac.d Abstact: Suvval aalyss s oe
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciPELABELAN HARMONIS GANJIL PADA GRAF KINCIR ANGIN BELANDA DAN GABUNGAN GRAF KINCIR ANGIN BELANDA
PELABELAN HARMONIS GANJIL PADA GRAF KINIR ANGIN BELANDA DAN GABUNGAN GRAF KINIR ANGIN BELANDA Fery Frmasah ), Kk Aryat Sugeg ) Abstrak : Gra G V G, EG dega V G adalah hmpua smpul da G hmpua busur dsebut
Lebih terperinci