PENANGANAN OVERDISPERSI PADA MODEL REGRESI POISSON MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF. Rio Tongaril Simarmata 1, Dwi Ispriyanti 2.
|
|
|
- Glenna Lesmana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 Posso gsso s th most oula tool o modlg th latosh btw a dsct data th sos vaabl ad a st o dctos wth cotu dsct catgoc o m data. Rsos vaabl wth dsct data howv ma ovdssd o uddssd ot coductv to Posso gsso whch assumd that th ma valu quals to vaac qudssd. O o th modl that b usd to ovdssd th dsct data s a gsso modl basd o mtu dstbuto aml Posso-gamma mtu whch sult gatv bomal dstbuto. Ths gsso modl usuall ow as bomal gatv gsso. Usg Galzd Modl GM aoach th gv modl aamt stmat dagostcs ad ttato o gatv bomal gsso ca b dtmd. Kwod: Ngatv Bomal Dstbuto Dsso Galzd Modl. Pdahulua Aalss gs adalah suatu mtod ag dguaa utu mgaalss hubuga ataa vaabl so dga bbaa vaabl dto. Pada umuma aalss gs dguaa utu mgaalss data vaabl so ag bua data otu. Namu dalam bbaa alasa data vaabl so ag aa daalss daat bua data dst. Salah satu modl gs ag daat dguaa utu mgaalss hubuga ataa vaabl so Y ag bua data dst dga vaabl dto X bua data dst otu atgo atau camua adalah modl gs Posso. Dalam modl gs Posso tdaat bbaa asums ag haus duh salah satua adalah la vaas da vaabl so Y ag dba olh X = haus sama dga la maa atu: Va Y E Y. Namu dalam aalss data dst dga mgguaa modl gs Posso tadag tad laggaa asums tsbut dmaa la vaasa lbh bsa da la ma ag dsbut ovdss atau vaa lbh cl da la ma ag dsbut uddss. Dalam modl gs l las laggaa tsbut damaa laggaa asums homodaststas [3]. Ja tad asus ovdss agaa modl ag daat dguaa adalah modl gs bomal gat. Modl dbtu da dstbus mtu Posso-gamma dmaa: ~ Posso ~ Gamma Ja suatu dstbus Posso dmaa muaa la vaabl adom ag bdstbus gamma maa aa dhasla dstbus mtu ag damaa dstbus bomal gat. Modl gs bomal gat mgasumsa E Y da Va Y dga adalah aamt dss = / dmaa = aamt btu da dstbus gamma. 95
2 Mda Statsta Vol. 4 No. Dsmb : 95-4 Modl daat mgatas masalah ovdss aa tda mghausa la ma ag sama dga la vaas st ada modl gs Posso.. Rgs Posso a. Modl Rgs Posso muaa aa da Galsas Modl GM ag mggambaa hubuga ataa vaabl so Y data dst bdstbus Posso dga vaabl dto X. Ja Y muaa data dst ag bdstbus Posso dga aamt > maa ugs massa luaga adalah [] : ; = dga asums : E da Va Psamaa daat dtuls dalam btu ; [ l l [ b l dmaa l. Psamaa muaa suatu btu samaa ugs dstbus luaga sosal. Dga mgguaa ugs l dolh modl gs Posso dalam btu: l = X... dga la stas Y bdstbus Posso Pasa os aamt gs Posso mgguaa mtod masmum llhood atu dga mlaua tuua asal ugs l-llhood thada aamt ag aa dstmas da dtasa dga mgguaa mtod tas Nwto- Rhaso. Fugs l-llhood utu gs Posso adalah: l l l b. Ovdss Rgs Posso dataa mgadug ovdss aabla la vaasa lbh bsa da la maa. Ovdss mml dama ag sama dga laggaa asums homodaststas dalam modl gs l [3]. Ja ada data dst tad ovdss amu tta dguaa modl gs Posso maa stmas aamt os gsa tta osst tta tda s aa bdama ada la stada o. Utu mdts tada masalah ovdss dalam modl gs Posso daat dlaua dga mgu hubuga ataa vaa da ma dalam btu samaa : v [] la adalah costat aamt gaggua da daat dstmas dga mgguaa data la bag aso ch-squa dga daat bbasa []. Ja laa lbh bsa da satu maa daat dsmula tdaat ovdss ada modl gs Posso. 96
3 Pagaa Ovdss Ro Togl S Rgs Bomal Ngat a. Galsas Modl Bomal Ngat Rgs Bomal Ngat muaa salah satu modl gs taa da Galsas Modl GM. Sbaga aa da Galsas Modl GM maa dstbus bomal gat mml tga omo ag aa dlasa sbaga but [6] :. Komo Radom Pada gs bomal gat vaabl so Y dasumsa bdstbus bomal gat ag dhasla da dstbus mtu Posso-gamma. Msala : ~ Gamma Posso ~ Fugs massa luag Posso-gamma mtu daat dolh dga caa: P d Gamma Posso. d /. / d d / Msala v maa d dv da utu v v P dv v v dv v v P Y dga =.. Y P muaa ugs massa luag bomal gat ag dhasla da dstbus mtu Posso-gamma. Nla ma da vaas Posso-gamma mtu adalah : [Y] E da ] [ Y V Utu mmbtu suatu modl gs ada dstbus bomal gat maa la aamt da dstbus Posso gamma mtu dataa dalam btu da / shgga dolh ma da vaas dalam btu
4 Mda Statsta Vol. 4 No. Dsmb : [Y] E da ] [ Y V Kmuda ugs massa luag bomal gat mad: / / ; / =.. Saat maa dstbus bomal gat mml vaa [Y] V. Dstbus bomal gat aa mdat suatu dstbus Posso ag mgasumsa ma da vaas sama atu ] [ ] [ Y V Y E. Fugs dstbus luaga sosal da dstbus bomal gat adalah / / l l l ; 3. Komo Sstmats Kotbus vaabl dto dalam modl gs bomal gat dataa dalam btu ombas l ataa aamt dga aamt gs ag aa dstmas atu :... Atau dalam mats dtulsa dalam btu = X dga adalah vto da obsvas X adalah mats c da vaabl bbas adalah mats c da os gs dga c = +. Fugs Nla stas da vaabl so Y adalah dst da bla ost. Maa utu mtasomasa la blaga l tag ag ssua dga tag ada so dlua suatu ugs l g. atu: g l = X b. Estmas Paamt da U Kssuaa Modl Rgs Bomal Ngat Estmas aamt da gs bomal gat dguaa mtod masmum llhood dga osdu tas Fsh Scog da Nwto Rhaso [5]. Mtod mmbutuha tuua tama da dua da ugs llhood. Y mmua ugs massa obabltas dstbus bomal gat st ada samaa atu:... dga / / / 4 Kaa ugsa salg bbas maa ugs llhood adalah: l / / / dga / / l /
5 Pagaa Ovdss Ro Togl S. 99 l l l l l l Tuua tama da ugs llhood thada os gs adalah btu samaa mats da tuua tama ugs llhood thada aamt β atu : q = X T Wz dga X adalah mats c da vaabl dto W adalah mats wght dagoal - da z adalah vto mats dga bas - dga masg-masg lma adalah: da Tuua tama da ugs log-llhood thada aamt dss adalah : l ' l ' Tuua asal dua ugs llhood thada aamt os gs β adalah Msala tuua asal tama da thada adalah z
6 Mda Statsta Vol. 4 No. Dsmb : 95-4 Maa tuua asal dua thada u u adalah u u u u u 5 Estas da tuua dua log-llhood adalah: u u E 6 Ja samaa 6 dataa dalam mats I mats omas atu mats ag mgadug stas gat da tuua dua log-llhood maa: I = X T WX dga X adalah mats da vaabl dto W adalah mats wght dagoal - dga lm: w Tuua dua ugs llhood thada aamt dss adalah l ' 3 3 l " Estmas aamt gs bomal gat dlaua dga lagah sbaga but: agah : Ttua tasa awal da msal agah : Ttua stmas masmum llhood da aamt β mgguaa osdu tas Fsh Scog dga asums T T z W X W X X Itas bah a dolh agah 3 : Guaa utu mghasla stmas da aamt dga mgguaa osdu tas Nwtho-Rhaso satu dms. " ' Itas bah a dolh
7 Pagaa Ovdss Ro Togl S. agah 4 : Ja slsa; bla tda guaa aamt da mbal lagah. Nla ε muaa la blaga ost ag sagat cl msala ε =.. Utu mgu ssuaa modl gs bomal gat dguaa u dvas dga: Hotss: H : = X X... X modl gs bomal gat tat dguaa sbaga modl H : X X... X modl gs bomal gat tda tat dguaa sbaga modl Statst u: D l l _ Kta U: H dtola a statst u D > ; U sgas dvdu vaabl dtoa dga mgguaa u Wald dga Hotss: H : = dga = H : dga = Statst u: W SE Kta U: H dtola a statst u W ; 4. Cotoh Taa Sbaga cotoh aa modl gs bomal gat dguaa data suatu asus lta d daah Coctcut Massachtts da Vmot Ama Sat ag dambl da htt:// ttag gauh loas tgga da muaa laut m da oss gas ltag cm thada umlah smut ag dtmua d dalam 44 blo amla obsvas dga uua 64 m blo dtmata d daah blumu da blo laa dtmata d huta dsta daah blumu tsbut. oas tsbut bada d sta 3 da gas ltag d Nw Eglad. Utu mgaalss modl gs bomal gat maa tlbh dahulu dlaua gca asums bahwa vaabl so Y bdstbus Posso mgguaa u olmogoov-smov dga batua ogam SPSS 3 o Wdows
8 Mda Statsta Vol. 4 No. Dsmb : 95-4 Tabl. O-Saml Kolmogoov-Smov Tst Y N 44 Posso Paamtab Most Etm Dcs Ma 7.75 Absolut.58 Postv.58 Ngatv -.54 Kolmogoov-Smov Z.47 Asm. Sg. -tald.3 Aalss Outut utu u olmogoov-smov adalah sbaga but: Hotss: H : FX = F X Data bdstbus Posso H : FX F X Data tda bdstbus Posso Tgat sgas = 5% Statst U: Tola H a D D * dmaa D * muaa la ts ag dolh da tabl Kolmogoov-Smov atau mgguaa tola H a -valu. Bdasaa hasl outut ada Tabl dolh la asm. sg -tald =.3 a dbadga dga =.5 maa la -valu =.3 > =.5 ag bat H dtma. Shgga daat dsmula bahwa vaabl so Y adalah bdstbus Posso. Ovdss Modl Rgs Posso Tabl. Outut Modl Rgs Posso Nla Paso Ch-Squa modl dbag daat bbasa adalah.37. Nla tsbut lbh bsa da satu ag bat daat dsmula modl mgalam ovdss. U Kssuaa Modl Rgs Bomal Ngat U ssuaa modl gs bomal gatv dlaua dga mgguaa osdu gua la dvas.
9 Pagaa Ovdss Ro Togl S. Tabl 3. Ouut Rgs Bomal Ngat Tlhat ada Tabl 3 la dvas = lbh cl da la tabl ch-squa = Shgga H dtma ag bat modl gs bomal gat.5;4 daat dguaa utu mgaalss gauh loas tgga da oss gas ltag blo saml ag dbtu thada umlah smut ag dtmua ddalam blo tsbut. Slauta aa dlauaa u dvdu os gs bomal gat dga mgguaa osdu u Wald. Tabl 4. Outut Rgs Bomal Ngat Bdasaa u dvdu os gs dsmula bahwa masg-masg vaabl dto loas oss gas ltag da tgga mmba gauh ag sga thada umlah smut ag dtmua dalam blo amla obsvas. Shgga dolh modl gs bomal gat st but: X.37X.X 3 5. Ksmula Ksmula ag daat dolh da mbahasa datas adalah sbaga but:. Dstbus ag dguaa dalam modl gs bomal gat adalah dstbus Posso-gamma mtu atu : / ; = / dga: E [Y] da V[ Y] damaa aamt dss.. Rgs bomal gat mmuh tga omo da GM dga asums vaabl so bdstbus bomal gat Posso-gamma mtu da ugs l ag dguaa adalah log-l. Btu modla adalah X / 3
10 Mda Statsta Vol. 4 No. Dsmb : Estmas masmum llhood aamt gs da aamt dss bomal gat tda mghasla samaa ag l ada tuua asal tama shgga hasl stmasa dolh dga mgguaa mtod tas atu mtod tas Fsh Scog da Nwto-Rhaso. DAFTAR PUSTAKA. Agst A. Catgocal Data Aalss Scod dto Jho Wl & Sos Ic. Nw Yo.. Caslla G ad Bg R.. Statstcal Ic Wadswoth Ic. Caloa Camo A.C ad Tvd P.K. Rgsso Aalss o Cout Data Cambdg Uvst Pss. Nw Yo Camo A.C ad Tvd P.K. Esstals o Cout Data Rgsso. Bad H. Baltag d. A Comao to Thotcal Ecoomtcs Blacwll Ood U.K. 999: Domqu ad Pa B. Adusmt o Th Mamum lhood Estmat o Th Ngatv Bomal Dsso Paamt. Tas A&M Uvst G W. Fuctoal Foms Fo Th Ngatv Bomal Modl Fo Cout Data. Foudatos ad Tds Ecoomtcs. Wog Pa Datmt o Ecoomcs St School o Busss Nw Yo Uvst 8:
MODEL 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
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volum, Nomor, ahu 0, Halama 55-64 Ol d: htt://joural-s.ud.ac.d/d.h/gaussa PEMODELAN REGRESI ZERO-INFLAED NEGAIVE BINOMIAL ZINB UNUK DAA RESPON DISKRI DENGAN EXCESS ZEROS Bau Arawa, Suart,
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 2, Nopember 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volum 7, Nomor, Nombr 06 ISSN 085-789 Prbadga Hasl Klasfas Mgguaa Rgrs logst da Aalss Dsrma Kuadrat Pada Kasus Pglasfasa Jurusa D SMA Ngr 8 Samarda Tahu Aara 04/05 Comarso of Classfcato
ESTIMASI 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
ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
PEMODELAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON (APLIKASI PADA DATA PEKERJA SEKS KOMERSIAL DI KLINIK REPRODUKSI PUTAT JAYA SURABAYA) Abstrak
Pmodla Rgrs Zro Ilatd Posso... Ala star PEMODEAN REGRESI ZERO INFAED POISSON APIKASI PADA DAA PEKERJA SEKS KOMERSIA DI KINIK REPRODUKSI PUA JAYA SURABAYA Ala star Purhad Madu Rata Jurusa Spl Uvrstas Ad
APROKSIMASI 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
PENGGUNAAN PEMBOBOTAN MODEL BLACK-LITTERMAN DALAM MENENTUKAN VALUE AT RISK PADA PORTOFOLIO INVESTASI
ENGGUNAAN EMBOBOAN MODEL BLACK-LIERMAN DALAM MENENUKAN VALUE A RISK ADA OROFOLIO INVESASI Ea Swasta *, Johas Kho, Rola a Mahasswa oga S Matata Dos Juusa Matata Faultas Matata da Ilu gtahua Ala Uvstas Rau
(1) dengan yi = 0,1. Kata Kunci regresi logistik biner, model logit dan probit, orientasi pasar, usaha kecil menengah, industri produk kulit.
Prbadga Modl Logt da Probt Utu Mgaalss Fator-Fator yag Mmgaruh Draat Ortas Pasar Usaha Kcl Mgah (Stud Kasus d Stra Idustr Produ Kult d Kabuat Sdoaro Ryo Fbrawa, Luca Ardat da Wbawat Jurusa Statsta, Faultas
adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
ESTIMASI 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
JURNAL 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
PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM
J. Sas MIPA Eds Khusus Tahu 28 Vol. 4 No. Hal.: 7-22 ISSN 978-873 ABSTRACT PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM Ra Sa Hmta Wasoo da Da Kuasa
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Prosiding Statistika ISSN:
Prosdg Statsta ISSN: 246-6456 Pemodela Aga Kemata Ba d Kabuate Kuga ahu 24 dega Regres Geeralzed Posso da RegresBomal Negatf Modelled Number Of Brth Mortalt I Kuga Resdece I 24 B Geeralzed Posso Regresso
Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Interpretasi Parameter dalam Model Regresi Logistik untuk Variabel Bebas Dikotomus
Jural EKSPONENSIAL Volum 3, Nomor, M 22 ISSN 285-7829 Itrprtas Paramtr dalam Modl Rgrs Logst utu Varabl Bbas Dotomus Paramtr Itrprtato Logstc Rgrsso Modls for Dcotomus Idpdt Varabl Darah A. Noh Program
PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
Koefisien Korelasi Spearman
Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah
ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
BAB II LANDASAN TEORI
5 A II LANDASAN TEORI Pada bab aa dbahas bebeapa teo alaba le yag meduug dalam peuua Teo Peo-Fobeus pada ab III Teo-teo yag aa dbahas beupa subuag vaa, poyeto, des mats, deomposs coe-lpotet, seta om da
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
ANALISIS 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
KAJIAN 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
REGRESI 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
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bbrapa tor yag dprlua utu mduug pmbahasa dataraya adalah rgrs lar brgada, mtod uadrat trcl (MKT), pguja asums aalss rgrs, outlr, rgrs robust, ofs dtrmas, bradow pot. A. Rgrs Lar Brgada
11/10/2010 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
III. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Regresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja
Jural EKSONENSIAL Volume, Nomor, Me 0 ISSN 085-789 Regres Logst Ordal utu Megaalss Fator-Fator yag Memegaruh erlau Seual Remaa Ordal Logstc Regresso for Aalyss Factors of Ifluece Behavor Adolecet Seual
BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
ANALISIS KESTABILAN MODEL PERTUMBUHAN KONTINU DAN MODEL PERTUMBUHAN DISKRET. Oleh: SITI MUSLIAH G
ANALISIS ESTABILAN MODEL PERTUMBUHAN ONTINU DAN MODEL PERTUMBUHAN DISRET O: SITI MUSLIAH G54 DEPARTEMEN MATEMATIA FAULTAS MATEMATIA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 27 ABSTRA SITI
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk
5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh
ISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b
ISSN: 088-687X 5 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA Mara Suc Ara a, Sr Haryatm b a rogram Stud edda Matemata FKI USD Kamus 3 aga, Yogyaarta 558, marasuc@usdacd b Jurusa
STATISTIKA ELEMENTER
STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala
H dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
STATISTIK. 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
PENERAPAN PERSAMAAN SCHRODINGER PADA PERMASALAHAN PARTIKEL BEBAS DALAM RUANG TIGA DIMENSI
76 PNAPAN PSAMAAN SHODING PADA PMASALAHAN PATIKL BBAS DALAM UANG TIGA DIMNSI A Patl Bbas Dala Koonat atsus :,,,, 6,, 6 Substtusan saaan 6 ala saaan 6, olh: + + 63 ngan: h K 64 Slanjutna ua uas s63 asng-asng
Materi Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. analisis regresi logistik, dan analisis regresi logistik rare event.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Sebelum melaua pembahasa megea permasalaha ar srps, paa Bab II aa uraa beberapa teor peujag ag perraa apat membatu alam pembahasa bab-bab selajuta. Pembahasa paa Bab II
Pemodelan Pengangguran Terbuka di Jawa Timur dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-6 Pemodela Pegaggua Tebua d Jawa Tmu dega Megguaa Pedeata Reges Sle Multvaabel Rul Sata Sa da I Nyoma Budataa Juusa Statsta, Faultas Matemata
EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI
EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N TURI Mota Dwya ), N Wahyu Utam, M. Pd. ) Program Stud Pdda Matmata Faultas
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
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC
JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc
Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori
Ruag Basa Sesh ( Δ ),< < da Bebeaa Pemasaaha Kaatesas Podu Teso ( Δ) ( Δ) Musm Aso Juusa Matemata, FMIPA, Uvestas Lamug J. Soemat Bodoegoo No. Bada Lamug 3545 E-ma: asomath@ahoo.com ABSTRACT I ths ae we
Maximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson
Prosdg Sar Nasoal Pla Pdda da Prapa MIPA Faulas MIPA Uvrsas Ngr Yogaara 6 M 9 Mau lhood Esao Modl ar da og-ar dala Rgrs Posso Yul Wbawa Jaa Nugraha Jurusa Sasa FMIPA-UII Kapus Trpadu UII Jl Kalurag KM
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Akaike s Information Criterion (The Best Regression ModelSelection UsingAkaike s Information Criterion)
Jural EKSPONENSIALVolume Nomor September 00 ISSN 085-789 Pemlha Model Regres Terba Megguaa Aae s Iformato Crtero (The Best Regresso ModelSelecto UsgAae s Iformato Crtero) M. Fathurahma Staf Pegaar Program
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB ADASA TEORI. Varabl Varabl adalah arar ag aa d obsrvas dar u amaa. Varabl dalam pla mrupaa suau arbu dar slompo obj ag dl da mml varas aara sau obj dga obj ag la dalam lompo rsbu, msala gg bada da
BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Penaksiran Parameter dari Variansi Vektor pada Pengujian Hipotesis Kesamaan Matriks Kovariansi
Vol. 3 No. 7-77 Jul 06 Penasan Paaete da Vaans Veto ada Pengujan Hotess Kesaaan Mats Kovaans Nasah Sajang Absta Vaans veto euaan salah satu uuan dses data yang ddefnsan sebaga julah da seua eleen dagonal
APLIKASI STATISTIKA DALAM BIDANG KESEHATAN DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL
APIKASI SAISIKA DAAM BIDANG KESEHAAN DENGAN EGESI OGISIK ODINA oha Bdhaa* b_bdhaa@yahoo.co.d SIKES Kota Sabm Abstra Dalam mta varabl-varabl prdtor yag brpgarh trhadap varabl rspo dmaa varabl rspo brsala
PENDAHULUAN 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
Taksiran Distribusi Aggregate Loss Asuransi Mobil Menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dalam Menentukan Premi Murni
Tasra Dstrbus Aggregate Loss Asuras Mobl Megguaa Fast Fourer Trasorm FFT dalam Meetua Prem Mur Tohap Maurug *, Mas Maaohas, Program tud Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Uverstas am Ratulag
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
56 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN Brdasara la yag rah dlaua sblumya, ada bbraa alraf ssfas modl da modolog yag daa dguaa uu mggambara hubuga rja ssm uaga da rumbuha oom. Kg da Lv (99) mgaj hubuga aara rmbaga
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
BAB 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,
ANALISIS KEDINAMIKAN SISTEM PADA MASALAH PENJADWALAN FLOW SHOP MENGGUNAKAN ALJABAR MAX-PLUS
Smar Nasoal atmata IV Isttut Tolog Spuluh Nopmbr, Surabaya, 3 Dsmbr 008 ANALISIS KEDINAIKAN SISTE PADA ASALAH PENADWALAN FLOW SHOP ENGGUNAKAN ALABAR AX-PLUS Nur Shofaah, Suboo, urusa atmata FIPA Isttut
Model Log Linier untuk Empat Dimensi. Log Linier Model for Four Dimentions
ural ESPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 015 SSN 085-789 Model Log Ler utu Empat Dmes Log Ler Model for Four Dmetos M. Ars Budyoo 1, Sr ayugs, a Puramasar 3 1 Maasswa Program Stud Statsta Faultas MPA
Penelitian 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
PENDEKATAN REGRESI UNTUK ANALISIS VARIANSI
PENDEKATAN REGRESI UNTUK ANALISIS VARIANSI SKRIPSI Daua utu Memeuh Salah Satu Saat Mempeoleh Gela Saaa Sas Pogam Stud Matemata Oleh : DWI NOVIATI NIM : 994 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS
PENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP
PENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP Rosa Sey Yudasar Jurusa Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam,Uverstas Neger Surabaya rosaseywah@yahoo.com Drs. Hery Tr Sutato, M.S
Bab 5: Discrete Fourier Transform dan FFT
BAB 5 Dicrt Fourir Traform da FFT Bab 5: Dicrt Fourir Traform da FFT Dicrt Fourir Traform DFT. Dfiii Tuua Blaar Prta dapat mdfiiia DFT, da mghitugya. Utu mlaua aalii frui dari iyal watu dirit maa prlu
Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., () 7-5 (-98X Prt) D-75 Pemodela Aga Prevales Kusta da Fator- Fator yag Memegaruh d Jaa mur dega Pedeata Geograhcally Weghted Regresso (GWR) Alefa Maulda Dzra, Sat
ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, ahu 015, Halama 05-14 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa ANALISIS FAKOR FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KEJAHAAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOOR
KAJIAN MODEL REGRESI ASYMTOTIC
Podg Sema Naoal Peelta, Pedda da Peeaa MIPA aulta MIPA, Uveta Nege Yogaata, 6 Me 009 KAJIAN MODEL REGRESI ASYMOIC Yul Ada, Da Cahawat, da Nov Yat Juua Matemata MIPA UNSRI Abta Model Rege ole meml ebaa
PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA IST AKPRIND YOGYAKARTA
E-ISSN 57-9378 Jurnal Statsta Industr dan Komutas Volum, No., Januar 07,. 04-4 PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Me 016 ISSN 085-789 Peeraa Geeralzed Posso Regresso I Utu Megatas Overdsers Pada Regres Posso (Stud Kasus: Pemodela Jumlah Kasus Kaer Servs d Provs Kalmata Tmur) Alcato
8. Sistem Partikel Berinteraksi
8. Sstm Patl Btas Sau bau ta plaa sstm patl yag salg bbas tapa tas. Sstm saa apat pu aya paa s fss usus mtal paa suu a, gas paa suu tgg taa a tc. Paa s al yag la, baya umpa patl-patl alam sstm aa btas.
Teknik Mengatasi Data Hilang pada Kasus Rancangan Blok Lengkapacak
Jural Sas Matemata da Statsta, Vol. 3, No., Jul 07 ISSN 693-390 prt/issn 407-0939 ole Te Megatas Data Hlag pada Kasus Racaga Blo Legapaca Rado Yedra, Muslm, Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog, UIN
DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW
Lampiran 1 : Daftar Penilaian Pelaksanaan Pekerjaan Pegawai Non Akademik - UKSW DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Waktu Penilaian : YANG DINILAI a. Nama b. NIP c. Pangkat,
7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
Bab 7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Dalam bdag te serg duma ersamaa suatu eomea alam ag dataa dalam ersamaa deresal basa (PDB Coto: Problem la awal: ( dega ( Y Problem la batas: g( dmaa a
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas megea dasar-dasar teor ag aka dguaka dalam eulsa skrs, atu megea data hrark, model regres -level, model logstk, estmas arameter model logstk, uj sgfkas arameter
Pemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) ISSN: 337-35 (31-98X Prt D-5 Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa
LANDASAN TEORI. x R, untuk suatu fungsi f : R [0, )
LANDASAN TEORI Dalam baga aa dbahas teor-teor yag berata dega embahasa selautya, yag dbera dalam betu defs-defs, beberaa lema da teoremateorema etg Ruag Cotoh, Keada, da Peluag Defs (Percobaa Aca) Percobaa
Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
BAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
Estimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model
Jural ILMU DASAR Vol. 9 No. Jul 008 : 5-7 5 Estmator Robust S Pada Model Seemgl Urelated Regresso he S Robust Estmator Seemgl urelated Regresso Model Sulato Jurusa Matemata FMIPA Uverstas Arlagga ABSRAC
Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube
Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu
BAB 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
Pengklasifikasian 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
BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
Analisis Faktor Risiko Penyebab Diabetes Mellitus di Kota Ambon Menggunakan Model Regresi Logistik
Statsta, Vol. 5 No. 2, 65-7 November 25 Aalss Fator Rso Peyebab Dabetes Melltus d Kota Ambo Megguaa Model Regres Logst Ferry Kodo Lembag, Dorteus L. Rahabauw 2,2Jurusa Matemata Faultas MIPA Uverstas Pattmura
HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
BAB 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