|
|
|
- Dewi Atmadja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN CURAH HUJAN UNUK PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKAAN REGRESI BAYES PCA Oleh : Ferr Kodo Lembag, Setawa 3 Suto 3 E-mal: free_maxluz6@ahoo.com, setawa@statsta.ts.ac.d, suto@statsta.ts.ac.d ABSRAK Masalah medasar dar reds model curah huja adalah eaurata ag tgg berdasara roses stohast (robablst sala global mauu sala ecl. Statstcal Dowscallg (SD meruaa salah satu alteratf utu megatas masalah tersebut. SD adalah model ag meghubuga sala global GCM dega sala ag lebh ecl (loal dega jala ra-emrosesa.redus dmes doma grd utu megatas asus multoleartas. Metode redus dmes ag serg dguaa adalah Prcal Comoet Aalss (PCA, amu erja PCA sedr haalah sebatas memaata dmes grd sala besar mejad ecl belum ada bagamaa medaata valdas model terba. Oleh area tu, dega data redus dmes raemrosesa PCA dega edeata regres Baes PCA mejad salah satu alteratf metode utu medaata valdas model out-samle terba. Krtera embadg utu model valdas curah huja dlhat dar la RMSEP sedaga utu -samle atu R redct. Prs dasar edeata regres Baes PCA ag dbahas ada maalah, meerua regres rdge ag megasumsa berdstrbus ormal. Hasl emr meujua bahwa edeata regres Baes PCA lebh ba dar ada metode Prcal Comoet Regressó (PCR dlhat dar la RMSEP. Utu R redct saraa hamr sama. Kata uc : Curah huja, GCM, statstcal dowscallg, PCA, regres rdge, Regres Baes PCA, PCR, RMSEP, da R. redct. PENDAHULUAN Aalss regres meruaa aalss statsta ag bertujua utu memodela hubuga atara varabel bebas ( da varabel tda bebas (Y. Metode Ordar Least Square (OLS meruaa salah satu metode estmas arameter ag alg tereal dalam model regres area relath mudah. Kemudaha tersebut sebaga abat adaa beberaa asums ag cuu etat atara la asums error det deede da berdstrbus ormal ag harus deuh sehgga aa deroleh satu model tasra utu semua model data serta tda terjad oleartas gada atara varabel bebas. Baa metode estmas arameter ag dguaa utu megatas adaa multoleartas, atara la: regres omoe utama, regres uadrat terecl arsal (PLS, regres rdge, serta edeata regres Baes (Box ad ao, 973. Salah satu eeraa ag dagga sebaga eeraa edeata regres Baes dalam aalss regres adalah Regres rdge. Ja ada metode OLS arameter regres ( dasumsa osta, teta ada edeata Baes arameter model dasumsa meml sebara tertetu. Iformas dsebut formas ror. Udate formas ror ada arameter megguaa formas samel ag terdaat dalam data (melalu fugs lelhood, sehgga deroleh formas osteror ag aa dguaa utu egambla eutusa (Gelma, d., 995 dalam Prasto, 008. Pror ada regres rdge adalah ~ N(, I ag berart arameter regres deede satu sama la. Pada beberaa asus, orelas datara varabel deede terjad dega ola ag husus (tertetu, msala ada model curah huja dega data luara GCM. Namu formas GCM Dsamaa ada Semar Nasoal Statsta I, 7 November 009, FMIPA-IS Surabaa. Mahasswa S Statsta IS agata Dose Statsta FMIPA IS.
2 sfata global da tda berlau utu formas sala ecl, sehgga utu mejembata Sala GCM e Sala Kecl daa e Dowscallg (Wgea, 006 ag meruaa te eredusa dmes. Metode redus dmes dalam ra-emrosesa ag dguaa atara la : Prcal Comoet Aálss (PCA, rasformas Wavelet Dsrt (WD (Aggrae, 009, Kerel PCA (Maorag, 009, da ROBPCA (Khotmah, 009. Hasl redus dmes dalam raemrosesa megguaa Prcal Comoet Aalss (PCA utu medaata valdas model curah huja bsa dselesaa dega edeata regres baes sehgga deal dega stlah regres Baes PCA. Dalam ersetf statsta ermasalaha meruaa emodela hubuga atara varabel lm stasu sala besar dega omoe utama hasl redus raemrosesa PCA. Komoe utama hasl redus dmes PCA dbag atas omoe atu, data -samle utu medaata model da data out-samle utu medaata valdas model. Krtera ebaa model utu erbadga erja hasl redus dmes PCA dega model regres Baes PCA adalah RMSEP da R redct. Nla RMSEP meruaa la dar error hasl tasra sehgga model terba adalah model dega RMSEP mmum ag meadaa la tasra medeat la sebeara sedaga sema besar la R redct, maa sema ba ula model ag ddaata area mamu mejelasa lebh baa data (Draer da Smth,996. Maalah membahas edeata Regres Baes PCA ada edugaa model regres ag arametera salg terat.. Aalss Komoe Utama (PCA Aalss omoe utama meruaa te statst ag daat dguaa utu mejelasa strutur varas-ovaras dar seumula varabel melalu varabel baru dmaa varabel baru salg bebas, da meruaa ombas ler dar varabel asal (Johso, 00. Selajuta varabel baru damaa omoe utama (rcal comoet. Secara umum tujua dar aalss omoe utama adalah meredus dmes data da utu ebutuha terretas. Msal meruaa matrs ovaras dar vetor aca [,,..., ] dega asaga la ege da vetor ege ag salg ortoormal adalah ( e (, λ, e,..., ( λ, λ, e. Dmaa λ λ... λ 0, maa omoe utama e- ddefsa sebaga berut : W e e e... e,,,..., ( dmaa W adalah omoe ertama ag memeuh masmum la e e λ.w adalah omoe edua ag memeuh ssa eragama sela omoe ertama dega memasmuma la e.w e λ adalah omoe e- ag memeuh ssa eragama sela W, W,..., W dega memasmuma la e e λ. Uruta W, W,..., W harus memeuh ersarata λ λ... λ. Semetara tu, roors total varas ag djelasa omoe utama e- adalah : roors total varas oulas ag λ λ ( djelasa oleh omoe utama e - tr ( λ λ... λ Salah satu tujua dar aalss omoe utama adalah meredus dmes data asal ag semula terdaat varabel bebas mejad omoe utama (dmaa <. Adau rtera emlha meurut Johso (00 atu roors umulatf eragama data asal ag djelasa oleh omoe utama mmal 80 %, da roors total varas oulas berla cuu besar. Sedaga meurut Recher (998 dega megguaa scree lot atu lot atara dega λ, emlha la berdasara scree lot dtetua dega melhat terjada beloa dega meghaus omoe utama ag meghasla beberaa la ege ecl membetu ola gars lurus.
3 3 3. Regres Baes Model baesa dembaga dar teorema baes. eorema baes dguaa sebaga dasar dar metode easra arameter suatu dstrbus atau suatu model. Dalam teorema baes, besara arameter dsaja sebaga berut : ( ( ( ( x x x L (3 dega ( adalah dstrbus ror, ( x L adalah lelhood dar samel, da ( x adalah dstrbus osteror dar. Pembaharua formas ror ada arameter megguaa formas samel ag terdaat dalam data (melalu fugs lelhood, sehgga deroleh formas osteror ag aa dguaa utu egambla eutusa. Pedeata Baes dalam regres dlaua dega membetu sebara osteror dar arameter (Ldle ad Smth, 97; Berger, 985 dalam Setawa, 003. Posteror meruaa hasl al atara ror dega fugs emuga. Model umum regres ormal gada dega buah eubah bebas (termasu terse adalah : ε (4 dega vetor egamata eubah ta bebas beruura (x; matrs egamata eubah bebas beruura (x; vetor oefse regres beruura (x; ε vetor eubah aca galat beruura (x; serta ( 0, ~ ε I N da (, ~ I N. Dalam maalah dasumsa, ( ~ N dmaa adalah matrs ragam-eragam sehgga smetrs, sedaga (, ~ I N. Dega dema fugs rora adalah : ( ( ( ( π / / ex (5 Fugs emuga dar model regres ormal gada adalah : ( ( ( ( π l / ex (6 Perala atara ror dega fugs emuga meghasla sebara osteror bersama sebaga berut : ( ( ( l h., ( ( ( ( ( π / / ( ex atau ( ( ( ( π h log log log(, ( log ( ( ( π log log log( Nla masmum dar fugs tersebut deroleh dega cara mecar turua ertamaa terhada da dsamaa dega ol sehgga deroleh hasl sebaga berut : 0 ^ ^ ^ dega matrs ragam-eragam ; arameter regres ag ddeat oleh oefse regres uadrat terecl; uadrat tegah galat ag ddeat oleh uadrat tegah galat regres uadrat terecl.
4 4 4. Sfat-Sfat Statst Dar Da ŷ. meruaa eduga berbas bag ( E E. Ragam da smaga bau bag da ŷ ( Rag Rag ( Rag dduga oleh uadrat tegah galat, (, sehgga dugaa ( Rag adalah : 3. Selag Keercaaa (-α00% bag j adalah : ( ( [ ] α α α ( / ( / j j j j j s t s t P 4. Ragam dar ŷ adalah : ( ( Rag Rag ( Rag 5. Selag eercaaa (-α00% utu adalah : ( ( α α α ( / ( / s t s t Secara rc algortma edeata Baes ada model regres sebaga berut : a Pembaua eubah b Regres dega metode uadrat terecl utu medaata da c Melaua ercotoha ulag (resamlg da meduga oefse regres utu seta cotoh dega metode uadrat terecl gua medaata. d Meghtug ^ dega rumus : ^ e Mecar ( Rag, ( s, selag eercaaa (-α00% bag j, ( Rag, ( s, serta selag eercaaa (-α00% utu. 5. Geeral Crculato Model (GCM GCM meruaa model matemats ag meggambara srulas umum atmosfer d bum. Model meduga erubaha usur-usur cuaca dalam betu luara grd-grd ag beruura m meurut ltag da bujur (vo Stroch et al. 993 dalam Suto, 008. GCM meruaa suatu alat etg dalam stud eragama lm da erubaha lm (Zorta da Storch, 999. Namu formas GCM mash bersala global, sehgga sult utu memeroleh lagsug formas bersala loal dar GCM. eta GCM mash mug dguaa utu memeroleh
5 formas sala loal atau regoal bla te dowscalg dguaa (Feradez, 005 dalam Wgea, 006. Dowscalg adalah suatu metode utu medaata formas tetag erubaha lm atau lm beresolus tgg dar model lm global ag relatve asar, dmaa model lm global meml resolus m. Aa teta, baa dama model memerlua formas ada sala 50 m atau urag, sehgga beberaa metode dbutuha utu memerraa formas dega sala ecl. Utu mejembata sala GCM ag besar dega sala ag lebh ecl (awasa ag mejad stud dguaa te Statstcal Dowscallg (SD. SD adalah suatu roses dowscalg ag bersfat stat dmaa data ada grd-grd bersala besar dalam erode da jaga watu tertetu dguaa sebaga dasar utu meetua data ada grd bersala lebh ecl (Wgea, 006. Pedeata SD megguaa data regoal atau global utu memeroleh hubuga fugsoal atara sala loal dega sala global GCM. Secara umum betu hubuga tersebut dataa dega: Y f(z ε dmaa: Y : varabel reso (curah huja Z : varabel ejelas (gabuga dar hasl redus sasal (ltag-bujur varabel GCM ε : ssaa AA CARA EALUASI Utu megevalus erja redus dmes PCA dega edeata Regres Baes PCA ada dua rtera ag derbadga, atara la : R redct da RMSEP. Model dataa lebh ba ja R redct lebh tgg da RMSEP mmum. Dalam maalah valdas model curah huja dar model out-samle terba dega edeata regres Baes PCA dbadga dega PCR. Sedaga data ag dguaa adalah data luara GCM model CSIRO-M3 dar Australa, dega doma GCM ag dguaa adalah doma 3x3 (9 grd, atu LS LS, B B ag telah d ra-rocessg dega metode PCA sebaga varabel redtor serta data varabel ta bebas Y adalah data curah huja stasu; Loas grd ag dambl stasu dramau. HASIL DAN PEMBAHASAN abel meaja rgasa erbadga erja atara edeata Regres Baes PCA dega metode PCR. Dar tabel ama bahwa edeata Regres Baes PCA meghasla RMSEP ag lebh ecl dar ada PCR, amu dar R redct edeata Baes PCA saraa hamr sama dar ada R redct hasl metode PCR. abel. Rgasa hasl Perbadga Kerja Baes PCA dega PCR Metode Data PCR Baes PCA I-samle (R-sq red 40.60% % Out-samle (RMSEP Dar hasl erbadga datas terata edeata Regres Baes PCA membera hasl ag cederug lebh ba dbadga dega metode PCR ada la RMSEP, walauu erbedaaa tda terlalu besar ada R redct. Karea edeata Regres Baes PCA membera hasl ag lebh ba, maa model ag dguaa utu aalss selajuta adalah model hasl edugaa Regres Baes PCA. Hasl edugaa model regres dega Pedeata Baes PCA utu data Stasu Idramau grd 3x3 adalah sebaga berut : 5
6 Model Regres Baes PCA: Y 50-,48x 3,8x -5,x 3-0,75x 4-4,x 5 -,x 6,3x 7-9,0x 8-3,6x 9 8,60x 0-7,3x 6,8x,0x 3 -,x 4-0,04x 5 -,48x 6 0,x 7-0,x 8 33,6x 9 SSE SS RSq 0, abel :, s (, SK 95% bag j utu Data redus dmes PCA Grd 3x3 Curah Huja Stasu Idramau Selag Keercaaa 95% No s ( Batas bawah Batas Atas abel 3., ŷ, serta SK 95% utu Data Redus dmes PCA Grd 3x3 curah huja Stasu Idramau SK 95% No ŷ -asl Bawah Atas Lebar Atas
7
8
9
10 Dar abel 3 d atas terlhat bahwa datara 300 egamata, terata ada 9 buah selag ag tda memuat -asl atu egamata e :, 5, 37, 39, 6, 85, 97, 79, 80, 8, 94, 04, 6, 8, 4, 44, 53, 77, da 89. KESIMPULAN Preds model curah huja dega edeata regres Baes PCA dalam model out-samle membera hasl ag lebh ba dar ada metode PCR. Pada maalah membahas formula utu medaata estmas arameter secara umer, emuda dlajuta dega melaua feresa. Namu hasl ag deroleh mash belum memeuh haraa. Hal terlhat dar atara la s ( ag mash besar ag berabat melebara selag eercaaa bag j, oleh area tu mash derlua egaja berelajuta sehgga deroleh hasl ag lebh ba, msala megguaa berbaga ror serta edeata berherar. DAFAR PUSAKA Aggrae, S., 009, Pra-Pemrosesa Data Luara GCM (Geeral Crculato Models CSIRO- M3 dega Metode rasformas Wavelet Dsrt, ugas Ahr, Surabaa : Program Sarjaa, Isttut eolog Seuluh Noember. Box, G.E.P., ad ao G.C., 973. Baesa Iferece Statstcal Aalss. Readg Mass., Addso- Wesle Publshg Co. Lodo. Draer, N.R. da Smth, H. 99. Aalss Regres eraa, Eds edua. Jaarta: P. Grameda Pustaa Utama. Johso, R.A ad Wcher, D.W., 00, Aled Multvarate Statstcal Aalss, 5th Ed. New Jerse: Pretce Hall. Khotmah, K., 009, Redus Dmes Robust Dega Estmator MCD Utu Pra- Pemrosesa Data Pemodela Statstcal Dowscalg ugas Ahr, Surabaa : Program Sarjaa, Isttut eolog Seuluh Noember. Maorag, J., 009, Aalss Komoe Utama Kerel Utu Pra Pemrosesa Pemodela Statstcal Dowscalg, ugas Ahr, Surabaa : Program Sarjaa, Isttut eolog Seuluh Noember. Prasto, D.D., 008, Pemodela Farmaoeta Poulas da Idvdu Megguaa Algortma EM-Noarametr da Aalss Baesa, ess, Surabaa: Seolah Pascasarjaa, Isttut eoolog Seuluh Noember. Recher, A.C., 998, Multvarate Statstcal Iferece ad Alcato, Wlle-Iterscece Publcato, Brgham. Setawa, 003, Pedeata Baes Dega Pror Normal Dalam Kalbras, Maalah Semar Nasoal Matemata da Statsta I, Otober 003, FMIPA-IS Surabaa. Suto, 008, Statstcal Dowscalg Luara GCM da Pemafaataa utu Peramala Produs Pad Dsertas. Bogor: Program Pascasarjaa, Isttut Pertaa Bogor. Zorta, E. ad vo Storch, H., (999: he aalog method as a smle statstcal dowscalg techque: comarso wth more comlcated method, Joural of Clmate,, Wgea, A.H., 006, Pemodela Statstcal Dowscalg dega Regres Projecto Pursut utu Peramala Curah Huja Bulaa Dsertas. Bogor: Program Pascasarjaa, Isttut Pertaa Bogor. 0
PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON)
Jural Barekeg Vol 6 No Hal 45 50 (0) PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) FERRY KONDO LEMBANG Staf Jurusa Matematka, FMIPA,
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
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
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
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).
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
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
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 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 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
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
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
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
Regresi Logistik pada Data Rare Event
Prosdg Statsta ISSN 46-6456 Regres Logst ada Data Rare Evet Rud Rum Ar Wstara, Sulad, 3 Abdul Kudus,,3 Statsta, Faultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Ragga Malela No. Badug 46 e-mal: rud_ra@mal.com,
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
Parameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized- Splines
Statsta, Vol. 8 No., 3 36 Me 008 Parameter Quatle-le dalam Pedugaa Area Kecl Melalu Pedeata Pealzed- Sles Kusma Sad Teaga Pegaar d Dearteme Statsta IPB, Bogor Jl. Merat, Kamus IPB Darmaga, Bogor 6680,
ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.
Prosdg Semar Nasoal Alkas Sas & Tekolog (SNAST) Yogakarta, 6 November 6 ISSN : 979 9X eissn : 54 58X ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE Noerat, Rka Herda,, Jurusa Statstka,
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
Pemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat
D-390 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prt) Pemodela Aga Perah Beerja da Belum Perah Beerja d Jawa Tmur Megguaa Metode Regres Multvarat Arda Nur Lathfah, da Wahyu Wbowo Jurusa
BAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
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
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
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
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
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,
PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Hasbi Yasin Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP.
Pemlha Varabel (Hasb Yas) PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Hasb Yas Staf Pegajar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract Regresso aalyss s a statstcal aalyss that ams to
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
Regresi Kontinum dengan Prapemrosesan Transformasi Wavelet Diskret (Continum Regression with Discrete Wavelet Transformation Preprocessing)
Jural ILMU DASAR Vol 8 No Jul 7 : 3-9 3 Regres Kotum dega Prapemrosesa rasformas Wavelet Dsret (Cotum Regresso th Dscrete Wavelet rasformato Preprocessg) Setaa ) da Kharl Aar Notodputro ) ) Staf Pegaar
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-311
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-3 Pemodela Fator-Fator yag Memegaruh Jumlah Kemata Ibu d Jatm dega Pedeata GWPR (Geograhcally Weghted Posso Regresso) Dtau dar Seg Fasltas
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
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-159
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-15 Pemodela Fator-Fator Yag Beregaruh Terhada Prevales Balta Kurag Gz D Provs Jawa Tmur Dega Pedeata Geograhcally Weghted Logstc Regresso (GWLR
Regresi 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
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
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
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
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 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
DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 2004
Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 24 Ar Pa Desva, 2 Marta Erd,2 Jurusa Matemata Faultas Sas da Teolog UIN Susa Rau E-mal:
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
Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Pemodelan Kondisi Jaringan Listrik PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selatan dengan Analisis Regresi Logistik Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 7-0 (-98X Prt) D86 Pemodela Kods Jarga Lstr PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selata dega Aalss Regres Logst Ordal Des Olva Sswadar da Haryoo Dearteme Statsta,
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
PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE
PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE Sr Har Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog Uverstas Islam Neger Maulaa Mal Ibram Malag e-mal: srar@aoo.co.d Abstra Dalam aalss regres ler bergada adaa
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
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
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
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
Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016
Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag
Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV
Pearka Cotoh Acak Berlas (Stratfed Radom Samlg Pertemua IV Defs Cotoh acak berlas ddaatka dega cara membag oulas mejad beberaa kelomok ag tdak salg tumag tdh, da kemuda megambl secara acak dar seta kelomokkelomok
BAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode
BAB II ANDASAN TEORI. Regres Noparametrk Metode statstka oparametrk merupaka metode statstka ag dapat dguaka dega megabaka asums-asums ag meladas pegguaa metode statstk parametrk. Terutama ag berkata dega
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
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
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
PENAKSIR RASIO PROPORSI YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA
EAKIR RAIO ROORI AG EFIIE UTUK RATA-RATA OULAI ADA AMLIG ACAK BERTRATA Devr Maulaa *, Arsma Ada, Haosa rat Maasswa rogram Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu egetaua Alam Uveras Rau
ANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD
Jural as, Teolog da Idustr, Vol., No., Desember 04, pp. 48-57 IN 693-390 prt/in 407-0939 ole ANALII JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PAIEN RUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGREI GULUD
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
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
PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)
H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k
Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI
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
3. Integral (3) (Integral Tentu)
Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag
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
LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA RUANG n EUCLIDE
LOLLY SMLL RIMNN SUMS FUNGSI TRINTGRL HNSTOK-UNFOR P RUNG ULI Solh Program Stud Matemata Faultas Sas da Matemata UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag 575, sol_erf@yahoocom BSTRK I ths aer we study Hestoc-uford
BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
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,
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
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
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 )
PERTEMUAN 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
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
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALING LUARAN GCM DENGAN PENDEKAAN REGRESI KONINUM DAN PRA-PEMROSESAN PCA (Stud Kasus: Pemodela Statstcal Doscalg d Stasu Losarag, Idramayu, Yutyuat, Ambo, da Potaak) Hedy Puromoad,
III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DENGAN PRA-PEMROSESAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING
Semar Nasoal Statstka IX Isttut ekolog Sepulu Nopember, 7 November 009 PENDEKAAN REGRESI KONINUM DENGAN PRA-PEMROSESAN ANALISIS KOMPONEN UAMA UNUK PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALING (SUDI KASUS : SASIUN INDRAMAYU,
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
Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]
![Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]](/thumbs/64/50715805.jpg "Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]")
Jural Sas da Matemata Vol (3): 58-63 () Fuctoally Small Rema Sums Fugs Tertegral Hestoc-uford ada [a,b] Solh, Sumato, St Khabbah 3,,3 Program Stud Matemata, FSM UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag, 575 E-mal:
UKURAN DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
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,
8.4 GENERATING FUNCTIONS
8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah
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
E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum
6.1 Pegerta Umum Baya permasalaha yag dataya dyataa oleh lebh dar sebuah varabel. Hubuga atara dua atau lebh varabel dapat dyataa secara matemata sehgga merupaa suatu model yag dapat dguaa utu berbaga
Implementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear
JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog
Analisis Aliran Daya
Darublc www.darublc.cm Aalss Alra Daa udarat udrham Dalam aalss ragaa lstr, dlaua dealsas. umber dataa sebaga sumber tegaga deal atau sumber arus deal, da beba dataa sebaga medas dega araterst ler. umber
OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK
Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas
Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
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,
PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNTUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESTIMATION. Kismiantini
PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESIMAION Ksmat Jurusa Peddka Matematka, Uverstas Neger Yogyakarta Karagmalag, Yogyakarta 558, Idoesa e-mal : ksm_uy@yahoo.com ABSRAK Small Area
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
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
BAB 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
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
π(x) 1 e JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-277
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 22) ISSN: 23-928X D-277 Klasfas Pase Hasl Pap Smear Test sebaga Pedetes Awal Upaya Peagaa D pada Peyat Kaer Servs d RS. X Surabaya dega Metode Baggg Logstc Regresso
Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA
PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNA Srps dsaja sebaga salah satu syarat utu memperoleh gelar Sarjaa Sas Program Stud Matemata Oleh Layyatus
BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam
BAB LANDASAN TEORI Pegerta Regres da Korelas Pegerta Regres Istlah regres dpereala oleh seorag yag erama Fracs Gulto dalam maalah erjudul regresso towerd medacraty heredtary stature Meurut hasl peelta
Proses inferensi pada model logit Agus Rusgiyono. Abstracts
Proses eres ada model logt Agus Rusgoo Let dstrbuto wth Abstracts 3 rereset the resose o a omal radom varable o Beroull P P where s a arameter wth ukow value. Problems o estmatg used smallest square methods
ESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP. Staf Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UNDIP 2
ESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP Supart Achmad Mustofa da Agus Rusgyoo 3 3 Staf Program Stud Statsta urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata FMIPA UNDIP l. Prof. H.