ANALISIS REGRESI LINIER PIECEWISE DUA SEGMEN. Keywords: two-segment piecewise linear regression, X-knots, discharge, bedload transport.
|
|
- Deddy Sudjarwadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURNAL GAUSSIAN, Volume, Nomor, Tahu 0, Halama 9-8 Ole d: htt://ejoural-s.ud.ac.d/dex.h/gaussa ANALISIS REGRESI LINIER PIECEWISE DUA SEGMEN Sylf, Dw Isryat, Dah Saftr 3 Mahasswa Jurusa Statstka FSM Uverstas Doegoro,3 Staf Pegajar Jurusa Statstka FSM UNDIP ABSTRACT Regresso aalyss s a statstcal method that s wdely used research. I geeral, the regresso aalyss s the study of the relatosh of oe or more deedet varables wth the deedet varable. I aalyze the fuctoal relatosh betwee X as the deedet varables ad Y as the deedet varable, there may be a lear relatosh s dfferet for each terval X. If the regresso of X o Y has a lear relatosh o the certa of the terval of X, but also has a dstct lear relatosh at aother terval of X, so the use of ecewse lear regresso s arorate ths case. Pecewse lear regresso s a method regresso aalyss that dvded the deedet varable to several segmets based o a artcular value called the X-kots, ad each segmet of the data cotaed lear regresso model. X-kot s a value o the deedet varable, where X s the curret value of the X- kots, t wll form a lear regresso equato of the le that s dfferet tha the curret value of X s uder X-kots. Pecewse lear regresso ca be aled may felds, oe of them the waters of the aalyss regardg the fluece of rver dscharge o the bass of the umber of trasort sedma. By comarso MSE smle lear regresso ad multle lear ecewse two segmets, the result that the two segmets ecewse lear regresso s a model that descrbes the fluece of rver dscharge o the bass of the umber of bedload trasort. Keywords: two-segmet ecewse lear regresso, X-kots, dscharge, bedload trasort.. PENDAHULUAN Latar Belakag Regres ler adalah metode statstka yag dguaka utuk membetuk model atau hubuga atara satu atau lebh varabel bebas X dega sebuah varabel reso Y. Aalss regres dega satu varabel bebas X dsebut sebaga regres ler sederhaa, sedagka jka terdaat lebh dar satu varabel bebas X, dsebut sebaga regres ler bergada (Kurawa, 008). Dalam megaalss hubuga fugsoal atara varabel bebas X da varabel reso Y, ada kemugka terjad hubuga ler yag berbeda utuk seta terval X. Aabla regres X terhada Y memlk hubuga ler tertetu ada terval X tertetu, teta juga memlk hubuga ler yag berbeda ada terval X yag la, maka egguaa model regres ler sederhaa kurag teat ada kasus tersebut karea hasl aalss tdak daat memberka formas meyeluruh tetag data. Regres ler ecewse meruaka betuk regres yag melut berbaga model regres ler yag cocok dega data utuk seta terval X (Rya da Porth, 007). Regres ler ecewse daat dteraka d berbaga bdag, salah satuya d bdag erara yag meyagkut aalss egaruh debt suga terhada jumlah agkuta sedme dasar. Dalam aalss regres ler ecewse, harus destmas la X-kot otmum dega sebuah la dugaa awal yag terseda. Sela tu, la-la
2 arameter regres ler ecewse juga harus destmas sehgga deroleh model regres yag daat mejelaska hubuga atara debt suga terhada jumlah agkuta sedma dasar (Rya da Porth, 007). Regres ler ecewse yag dbahas dalam tulsa adalah aalss regres ler ecewse dua segme yag dbadgka dega aalss regres ler sederhaa, metode yag dguaka utuk megestmas arameter regres ler ecewse dua segme yatu metode teras Gauss-Newto. Tujua eulsa tulsa adalah :. Megestmas la X-kot otmum da meguj sgfkasya.. Megestmas la-la arameter regres sehgga deroleh model regres ler ecewse dua segme. 3. Meguj kecocoka model regres ada masg-masg segme. 4. Membadgka hasl aalss regres ler sederhaa da regres ler ecewse dua segme ada kasus egaruh debt suga terhada jumlah agkuta sedma dasar da memlh model terbak berdasarka krtera RKS terkecl.. TINJAUAN PUSTAKA Regres Ler Sederhaa Aalss regres meruaka metode statstka yag bayak dguaka dalam eelta. Istlah regres ertama kal derkealka oleh Sr Fracs Galto ada tahu 986. Secara umum, aalss regres adalah kaja terhada hubuga satu varabel yag dsebut sebaga varabel yag dteragka dega satu atau dua varabel yag meeragka. Varabel yag dteragka selajutya dsebut sebaga varabel reso, sedagka varabel yag meeragka basa dsebut varabel bebas (Gujarat, 003). Model regres ler sederhaa yatu : Y X, =,,, 0 (Draer da Smth, 99) Estmas arameter regres ler sederhaa megguaka metode kuadrat terkecl. Metode ddasarka ada asums bahwa model yag bak adalah model yag memlk jumlah kuadrat sesata (selsh atara data yag damat dega model) terkecl. Utuk medaatka eaksr yag bak bag arameter regres (β 0 da β ) daat dguaka metode kuadrat terkecl dega cara memmumka jumlah kuadrat sesata (JKS). Sela tu, estmas arameter regres daat dlakuka dega erhtuga matrks. Adau tabel aalss vara regres ler sederhaa yaut : Tabel : Tabel Aalss Vara Regres Ler Sederhaa Sumber Varas db JK RK F htug F tabel Regres JKR Y Y Sesata - JKS ˆ ˆ RKR JKR Y Y Total - JKT Y Y JKS RKS RKR RKS F ;-;α (Draer da Smth, 99) Dalam mela bak burukya model yag dguaka dega data, dbutuhka ukura kecocoka model yag dsebut koefse determas (R ) yag drumuska sebaga berkut : JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama 0
3 R JKR JKT atau R JKS JKT Sedagka koefse korelas drumuska dega : X X Y Y ; - r X, Y r X, Y X X Y Y (Draer da Smth, 99) Sela tu, model regres yag deroleh harus duj kecocokaya megguaka uj F sebaga berkut : Hotess H 0 : β = 0 (Model regres tdak cocok terhada data) H : β 0 (Model regres cocok terhada data) Statstk Uj RKR F htug RKS Krtera Peolaka H 0 dtolak jka F htug > F α,,-. (Draer da Smth, 99) Deret Taylor Msalka fugs f adalah fugs dar dua varabel X da Y. Deret Taylor daat dguaka utuk mecar la suatu fugs d ttk x da y jka laya d ttk x0 da y 0 yag berdekata dega ttk tersebut dketahu, maka berlaku eksas dar f x, y sebaga berkut : f x y x, y f x0, y0 x x0 y y0 f x, y x x y y f x y! x y x x y y f x, y x y 0, 0 x 0, R ( ) 0 0 x y 0 4! x y 0 0, 4 x y 0, 0 (Segel, 006) Estmas Noler Secara umum model regres oler dega Y sebaga varabel reso ada relkas sebayak da X meruaka varabel bebas daat dyataka dalam ersamaa sebaga berkut : Y f, ;,,..., X dega f adalah fugs regres dega arameter adalah resdual dega mea 0 da vara. yag harus destmas da (Rley, 00) Regres Ler Pecewse Regres ler ecewse adalah suatu metode dalam aalss regres yag membag varabel bebas X mejad beberaa segme berdasarka la tertetu yag dsebut X- kot (dsmbolka dega X ), dmaa ada seta segme data terdaat model regres ler. X meruaka suatu la ada varabel bebas X, dmaa saat la X berada d JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama
4 atas X, maka aka terbetuk ersamaa gars regres ler yag berbeda dbadgka saat la X berada d bawah X (Rya & Porth, 007). Dalam regres ler ecewse, terdaat dua kasus berkata dega lokas X. Kasus ertama adalah lokas X dketahu, sedagka kasus kedua adalah lokas X tdak dketahu da harus destmas. Kasus kedua adalah lokas X tdak dketahu da harus destmas. Salah satu cara utuk meduga la awal X adalah dega membuat dagram ecar atara varabel bebas X da varabel reso Y, kemuda meduga la awal X berdasarka eyebara data ada dagram ecar (Shofyat, 008). Regres Ler Pecewse Dua Segme Regres ler ecewse dua segme dsahka oleh sebuah X. Kedua segme dkedalka oleh dua buah varabel dummy yatu D da D (Marsh, dkk, 990). Persamaa awal regres ler ecewse dua segme adalah sebaga berkut : Y a b X D a b X D ;,,..., Persamaa d atas dskotu d ttk ersamaa akhr Y a b X D X D b X X D X. Melalu eurua rumus, deroleh ;,,..., (Marsh, dkk, 990) Meurut Rya da Porth (007), ersamaa regres ler ecewse ada masgmasg segme daat dtuls sebaga berkut : a b X ; X X Y a b b X b X ; X X Estmas Model Regres Ler Pecewse Dua Segme dega Metode Iteras Gauss-Newto Utuk melakuka teras Gauss Newto, ertama-tama dlakuka edekata terhada fugs f X, megguaka deret Taylor d sektar tal value yag laya dtetuka. Pedekata terhada fugs f X, d sektar dega megguaka deret Taylor orde ertama daat dtulska sebaga berkut : Jka ddefska : Maka : Terlhat bahwa ersamaa () adalah ersamaa yag ler dalam arameter, sehgga dega megguaka metode ordary least square deroleh estmas sebaga berkut : Persamaa berkut bayakya teras. meruaka ersamaa Gauss-Newto dega t meujukka JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama
5 Iteras aka berhet jka telah tercaa kekovergea yatu jka. (Marsh, dkk, 990) Aalss Vara Regres Ler Pecewse Dua Segme Aalss vara (ANOVA) regres ler ecewse dua segme meruaka egembaga dar aalss vara regres ler sederhaa. ada taha, terdaat eguraa jumlah kuadrat total atas kedua komoeya yatu jumlah kuadrat regres da jumlah kuadrat sesata. Nla statstk uj F ada tabel ANOVA daat dguaka utuk meguj sgfkas X ˆ otmum, dmaa hotess ol meyataka bahwa X ˆ otmum tdak sgfka atau tdak memberka kotrbus dalam erbaka model regres (Oosterbaa, 990). Tabel : Tabel Aalss Vara Regres Ler Pecewse Dua Segme Sumber Varas db JK RK F htug F tabel Regres 3 JKR RKR JKR / 3 RKR RKS F 3;-4;α Sesata -4 JKS JKS RKS 4 Total - JKT (Oosterbaa, 990) Koefse Determas da Korelas Regres Ler Pecewse Dua Segme R Y Y dega Y Y Koefse determas ada masg-masg segme adalah sebaga berkut: R R m m Y Yˆ Y Y m m Y Yˆ Y Y ; Y m m Y ; Y m Y m (Oosterbaa, 990) Aalss Resdual Meurut Gujarat (003), asums-asums resdual yag harus deuh dalam aalss regres ler sederhaa adalah oautokorelas, homoskedaststas da ormaltas. 3. METODOLOGI Varabel eelta dalam tulsa adalah debt suga (m 3 /detk) sebaga varabel bebas da jumlah agkuta sedma dasar (kg/detk) sebaga varabel reso. Data meruaka data sekuder dega ukura samel = 3 yag deroleh dar hasl stud JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama 3
6 laaga ada suga yag terdaat d Colorado da Wyomg, Amerka Serkat da dublkaska ada buku berjudul A Tutoral o the Pecewse Regresso Aroach Aled to Bedload Trasort. Lagkah aalss data dalam tulsa daat dlhat ada flowchart berkut : Mula Dagram ecar Regres Ler Sederhaa Regres Ler Pecewse Dua Segme Estmas arameter regres Megurutka data berdasarka la X Meghtug la R, r da RKS Meduga la awal X da membag data egamata ada ttk tersebut Uj F Estmas fugs regres ler sederhaa ada kedua segme megguaka metode OLS Uj asums Tdk Tras formas Estmas arameter regres ler ecewse dua segme da la X otmum megguaka metode Gauss-Newto Ya Membetuk fugs regres ler ecewse dua segme yag kotu da meetuka RKS da R Uj sgfkas X otmum da uj kecocoka model ada masg-masg segme Tras formas Tdk Uj asums Ya Memlh model terbak Selesa JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama 4
7 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Model Regres Ler Sederhaa Setelah dlakuka aalss data egaruh debt suga (m 3 /detk) terhada jumlah agkuta sedme dasar (kg/detk), deroleh model regres ler sederhaa Yˆ X dega koefse determas R = 0.534, koefse korelas r = 0.73 da RKS = Berdasarka uj kecocoka model deroleh kesmula bahwa model regres cocok da berdasarka uj asums resdual dsmulka bahwa semua asums resdual tereuh. Meduga Nla Awal ˆX da Megestmas Koefse Regres Ler Pecewse Dua Segme Utuk meduga la awal ˆX dbuat dagram ecar atara varabel bebas da varabel reso. Jumlah.6.4 Agkuta. Sedme.0 Dasar 0.8 (kg/detk) Dagram Pecar Debt Suga (m 3 /detk) Berdasarka dagram ecar tersebut la dugaa awal ˆX yag ertama adalah ˆX = Nla dugaa awal ˆX berada ada = 88 sehgga data dbag mejad X, 88 Y ada segme ertama da X, 3 Y ada segme kedua. Lagkah 89 selajutya adalah membetuk dua model regres ler dar data yag telah terbag dua ada X = Dua ersamaa regres tersebut adalah : X ; X Y ˆ X ; X Nla dugaa awal ˆX = da la-la koefse regres d atas kemuda (0) dguaka sebaga la awal ˆ ada metode teras Gauss-Newto utuk megestmas la X ˆ otmum da la-la arameter regres ler ecewse dua segme yag koverge ada teras ke-5 dega RKS = Hasl teras Gauss- Newto dtujuka sebaga berkut ; JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama 5
8 Tabel 3 : Tabel Hasl teras Gauss-Newto Parameter Estmas Parameter Awal Estmas Parameter Akhr ˆX â ˆb ˆb Koverge ada teras ke-5, dega JKS =.8807 (RKS = 0.04) Deroleh model regres ler ecewse ada kedua segme yag kotu ada ttk ˆ = adalah sebaga berkut : X otmum Yˆ XD D 0.093X D Persamaa regres ler ecewse dua segme jka dtulska ada masg-masg segme adalah : X ; X Y ˆ X ; X Lagkah utuk mecar la X ˆ otmum da arameter regres ler ecewse dua segme dulag dega la dugaa awal ˆX yag berbeda. Setelah dlakuka teras Gauss- Newto ada emat ttk dugaa awal ˆX yag berbeda, keemat la dugaa awal ˆX tersebut meghaslka la-la arameter regres da X ˆ otmum serta RKS yag sama ada akhr teras. Perbedaaya haya terletak ada jumlah teras. Setelah deroleh ersamaa regres ler dua segme da RKS seert d atas, dlajutka dega meghtug la koefse determas regres ler ecewse dua segme. R Y Y 0, , , ,949 Uj Sgfkas X ˆ otmum da Uj Kecocoka Model Regres ada Masg-masg Segme Nla sgfkas ada uj F aka dguaka utuk meguj sgfkas X ˆ otmum da deroleh kesmula bahwa X ˆ otmum memberka kotrbus dalam erbaka model regres. Selajutya, berdasarka uj masg-masg segme, deroleh kesmula bahwa model ada segme ertama da kedua cocok terhada data. Pada eguja asums resdual segme kedua, semua asums resdual tereuh, sedagka ada segme ertama terjad elaggara asums ormaltas sehgga dlakuka l Yˆ l sehgga trasformas da deroleh model regres yatu model regres ler ecewse dua segme yatu : l Yˆ l ; X X ˆ X Y 093 ; dega RKS = X X JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama 6
9 Pemlha Model Terbak Krtera yag dguaka dalam emlha model terbak yatu megguaka la RKS atau MSE terkecl. Nla RKS ada regres ler sederhaa adalah 0.03, sedagka la RKS jka dguaka regres ler ecewse dua segme adalah Dega demka, daat dsmulka bahwa model terbak yag mejelaska hubuga atara debt suga terhada jumlah agkuta sedme dasar adalah model regres ler ecewse dua segme karea meghaslka la RKS yag lebh kecl dbadgka model regres ler sederhaa. 5. KESIMPULAN. Aalss regres ler ecewse dua segme ada dasarya meruaka eurua dar aalss regres ler sederhaa. Perbedaa atara kedua metode aalss regres tersebut yatu terdaatya sebuah ttk yag dsebut X-kot.. Setelah dlakuka aalss regres ler ecewse dua segme ada data egaruh debt suga (m 3 /detk) terhada jumlah agkuta sedme dasar (kg/detk) dega la dugaa awal ˆX yag berbeda-beda, semua la dugaa awal tersebut meghaslka la-la arameter regres da X ˆ otmum serta RKS yag sama ada akhr teras. Perbedaaya haya terletak ada jumlah teras. 3. Berdasarka hasl aalss regres ler ecewse dua segme ada kasus tersebut, deroleh la X ˆ otmum = da model regres ler ecewse ada masgmasg segme yatu : l Yˆ l ; X X ˆ X Y 093 ; X dega RKS = 0.04 da R = Model regres ler sederhaa ada kasus egaruh debt suga (m 3 /detk) terhada jumlah agkuta sedme dasar (kg/detk) yatu: Yˆ X dega RKS = 0.03, R = Berdasarka erbadga la Rataa Kuadrat Sesata (RKS) ada kasus tersebut, model regres ler ecewse dua segme meruaka model terbak dbadgka model regres ler sederhaa karea meghaslka la RKS yag lebh kecl. DAFTAR PUSTAKA Draer, N da Smth, H. 99. Aalss Regres Teraa. Ed ke-. Grameda. Jakarta. Gujarat, D Ekoometrka Dasar. Za, S, eerjemah. Erlagga. Jakarta. Terjemaha dar: Basc Ecoometrc. Kurawa, D Regres Ler. htt:// [ Maret 0]. Marsh, L. dkk Alteratve Methods of Estmatg Pecewse Lear ad Hgher Order Regresso Models Usg SAS Software Uverstas Notre Dame Press. Idaa. Oosterbaa, R.J Statstcal Sgfcace of Segmeted Lear Regresso wth Break-Pot Usg Aalyss of Varace (ANOVA) ad F-Tests. htt:// [ Maret 0]. Rley, H. 00. Aljabar Lear Elemeter. Erlagga. Jakarta. Rya, S.E da Porth, L.S A Tutoral o The Pecewse Regresso Aroach Aled to Bedload Trasort Data. Rocky Mouta Research Stato. Amerka Serkat. JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama 7
10 Shofyat, A Kaja Aalss Regres Ler Tersegme. htt:// co.d/-aals s Regres-Ler-Tersegme-008.html. [5 Arl 0]. Segel, M da Wrede, R.C Kalkulus Lajut. Erlagga. Jakarta. JURNAL GAUSSIAN Vol., No., Tahu 0 Halama 8
BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
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 terperinciBAB 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,
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 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 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 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 terperinciBAB 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
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 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 terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciESTIMASI 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,
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 terperinciBAB 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,
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciLANGKAH-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
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciPEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R 2, Cp MALLOW, dan S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL
Majalah Ekoom ISSN 4-950 : Vol. VII No. Des 03 PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R, C MALLOW, da S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL Oleh : Wara Pramest, Martha Suhardyah Fakultas Matematka
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
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 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 terperinciRuang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciBAB 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 (-)
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR EDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULAI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN Astar Rahmadta *, Harso, Haosa rat Mahasswa Program tud Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
Lebih terperinciAnalisis Korelasi dan Regresi
Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
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 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 terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciANALISIS 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
Lebih terperinciMetode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi
Metode Statstka Pertemua XII Aalss Korelas da Regres Aalss Hubuga Jes/tpe hubuga Ukura Keterkata Skala pegukura varabel Pemodela Keterkata Relatoshp vs Causal Relatoshp Tdak semua hubuga (relatoshp) berupa
Lebih terperinciPenaksiran Parameter Model Regresi Polinomial Berkson Menggunakan Metode Minimum Distance
Peaksra Parameter Model Regres Polomal Berkso Megguaka Metode Mmum Dstace Da Kurawat Dearteme Matematka, FMIPA UI, Kamus UI Deok 16 da61@gmal.com Abstrak Berkso Measuremet Error Model meruaka model regres
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
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 terperinciAnalisis Regresi dan Korelasi
Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah
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 terperinciPENDUGAAN 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
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat
BAB II LANDASAN TEORI Sebaga pedukug dalam pembahasa selajutya, dperluka beberapa teor da defs megea varabel radom, regres ler, metode kuadrat terkecl, peguja asums aalss regres, outler, da regres robust.
Lebih terperinciREGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga
Lebih terperinciKONSISTENSI KOEFISIEN DETERMINASI SEBAGAI UKURAN KESESUAIAN MODEL PADA REGRESI ROBUST
KONSISTENSI KOEFISIEN DETERINASI SEBAGAI UKURAN KESESUAIAN ODEL PADA REGRESI ROBUST Harm Sugart (harm@ut.ac.d) Ad egawar Jurusa Statstka FIPA Uverstas Terbuka ABSTRACT I statstcs, the coeffcet of determato
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 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 terperinciREGRESI SEDERHANA Regresi
P a g e REGRESI SEDERHANA.. Regres Istlah regres dkemukaka utuk pertama kal oleh seorag atropolog da ahl meteorology Fracs Galto dalam artkelya Famly Lkeess Stature pada tahu 886. Ada juga sumber la yag
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE CROSS VALIDATION DAN GENERALIZED CROSS VALIDATION DALAM REGRESI NONPARAMETRIK BIRESPON SPLINE
Perbadga Metode Cross Valdato Da Geeralzed Cross Valdato Dalam Regres Noarametrk Breso Sle Luh Putu Saftr Pratw PERBANDINGAN METODE CROSS VALIDATION DAN GENERALIZED CROSS VALIDATION DALAM REGRESI NONPARAMETRIK
Lebih terperinciIII BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan
III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran
TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas
Lebih terperinciPendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin
4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciPemodelan Regresi Linier Menggunakan Metode Theil (Studi Kasus: Kompensasi Pegawai di Badan Kepegawaian Daerah Kota Samarinda)
Jural EKSPONENSIAL Volume 4, Nomor 1, Me 2013 ISSN 2085-7829 Pemodela Regres Ler Megguaka Metode Thel (Stud Kasus: Kompesas Pegawa d Bada Kepegawaa Daerah Kota Samarda) Lear Regresso Modelg Wth Thel Method
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 terperinciXI. ANALISIS REGRESI KORELASI
I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciPenarikan 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
Lebih terperinciANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciPenarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
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 terperinciRELATIF EFISIENSI PENAKSIR MOMEN TERHADAP PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMATER BERDISTRIBUSI SEGITIGA. Haposan Sirait 1, Usman Malik 2 ABSTRAK
Relatf Efses Peaksr Mome Terhada Peaksr Maksmum Lkelhood RELATIF EFISIENSI PENAKSIR MOMEN TERHADAP PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMATER BERDISTRIBUSI SEGITIGA Haosa Srat, Usma Malk ABSTRAK Makalah
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
Lebih terperinciProses 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
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
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 terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi
3 II. TINJAUAN PUSTAKA. Aalss Regres Aalss regres merupaka salah satu metode statstka ag dguaka utuk mempelajar da megukur huuga statstk ag terjad atara dua atau leh varael. Dalam regres sederhaa dkaj
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
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 terperinciPENDUGAAN BERBASIS MODEL UNTUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESTIMATION 1. Kismiantini
PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESIMAION Ksmat Jurusa Peddka Matematka, Uverstas Neger Yogyakarta Karagmalag, Yogyakarta 5528, Idoesa e-mal : ksm_uy@yahoo.com ABSRAK Small Area
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
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 terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
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 terperinciPENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS
PENAKIR REGREI CUM RAIO UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFIIEN KURTOI DAN KOEFIIEN KEWNE usta Wula ar *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciAnalisis Regresi. Oleh : Dewi Rachmatin
Aalss Regres Oleh : Dew Rachmat Pedahulua Dalam peelta basaya dguaka suatu model atau hubuga fugsoal atara peubah. Dega model kta berusaha memaham, meeragka, megedalka da kemuda mempredkska kelakua sstem
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
Lebih terperinciREPRESENTASI BILANGAN FIBONACCI DALAM BENTUK KOMBINATORIAL
REPRESENTASI BILANGAN FIBONACCI DALAM BENTUK KOMBINATORIAL Rzky Maulaa Nugraha Tekk Iformatka Isttut Tekolog Badug Blok Sumurwed I RT/RW 4/, Haurgeuls, Idramayu, 4564 e-mal: laa_cfre@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciAnalisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter
Vol. 6, No., 9-6, Jauar Aalss Regres Robust Megguaka Kuadrat Terkecl Terpagkas utuk Pedugaa Parameter Asa, Raupog, Sarmat Zaudd Abstrak Prosedur regres robust dtujuka utuk megakomodas adaya keaeha data,
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciPOWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH
JMP : Vol. 8 No., Des. 6, hal. 89- ISSN 85-456 POWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH Bud Pratko Jurusa Matematka, Fakultas MIPA, UNSOED Purwokerto bratkto@gmal.com
Lebih terperinciANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres da Korelas.. Pegerta Regres Regres adalah suatu metode statstka yag ergua utuk memerksa atau memodelka huuga datara varael-varael. Varael-varael terseut dega megguaka
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
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 terperinci