Pengujian Hipotesis untuk Kombinasi Ketidak-Bebasan (test of signifikans for combining non-independent)
|
|
- Lanny Hermawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Statsta ol. 6 No Nopember Pegja Hpotess t Kombas Ketda-Bebasa (test of sgfas for ombg o-depedet) Mlaa Jrsa Statsta FMIPA Upad. Pedahla Perhata sampel bvarat ; =... dar poplas bvarat ag berdstrbs ormal bvarat dega parameter vetor ratarata htg da matrs varova masg-masg : oefse varas Fgs emga berdasara sampel bvarat tersebt adalah e v f ) ( da ja dlogartma-atrala maa aa dperoleh persamaa e f l ) ( l l l Ja ddferesal-parsala terhadap da ag selajta masg-masg dsamaa dega 0 maa aa dperoleh sstem persamaa o-ler (.) (.) (.3) 0 0
2 Mlaa Statsta ol. 6 No. Nopember Salah sat metode t medapata jawab persamaaa adalah rersve ler berdasara oseps ja masg-masg peasr t maa persamaa rersvea adalah (.) j j 3 (.) j j 5 4 (.3) j j dega j meataa de rersve da Ut medapata peasr ag relatve efse jawab awal t persamaa rersve adalah (3.) 0 (3.) 0 (3.3) r 0 Ja telah dperoleh dega metode rersve ler tersebt maa proses selajta adalah megj sgfas dar peasr-peasr tersebt berdasara rmsa hpotess.h0 : = 0 vs H : > 0 ata < 0 ata 0 (dplh salah sat ag sesa dega persoalaa) Statst ja adalah
3 Pegja Hpotess Ut Kombas Ketda-Bebasa (test of sgfas for ombg o-depedet) 49 t ag berdstrbs t(-).h0 : = vs H0 : > ata < ata (dplh salah sat ag sesa dega persoalaa) Statst ja adalah t s ag berdstrbs t(-) sedaga s smpaga ba gabga ag dhtg berdasara rms s dega oefse varas gabga. Ja H0 dtola ag berart ada orelas atara varabel (elompo) X d ega Y maa hars dlaa pegja eberarta dar orelasa tersebt dega meggaa statst j (4) X = - l p l p ag berdstrbs dega p da p pelag la-la X da Y lebh besar dar lala pegamata d bawah H0. Pada pratea la-la p da p dhtg berdasara dstrbs t t taraf sgfas tertet. Teor dgaa t meelaah pegarh dar sebah perlaa berdasara la oefse orelas da rata-rata htg atara elompo esperme (elompo ag dber perlaa) dega elompo otrola (elompo ag tda dber perlaa) da t meelaah arater hbga atara da elompo ag ddasa meml hbga. Kesmpla hasl aalss ag demaa.ja dar hasl pegja dperoleh H0 dtola maa dsmpla perlaa membera pegarh pada t esperme ata eda elompo meml hbga. Ut meelaah apaah pegarh ata hbga tersebt sgfas ata tda gaa statst j (4). Ja > X maa pegarh ata hbga sgfas dalam hal la tda sgfas..ja dar hasl pegja dperoleh H0 dtola maa dsmpla perlaa meebaba perbaha rata-rata htg ata eda elompo meml rata-rata htg tda sama. Sehgga ja dar hasl pegja hpotess dperoleh esmpla H0 H0 dtola da >X maa dsmpla perlaa membera pegarh ag sgfas da membat perbaha pada rata-rata htga (membesar ata megel) ata hbga eda elompo sgfas da rata-rata htga berbeda (lebh besar ata lebh el). Yag mejad persoala dalam teor adalah membag program omptas t persamaa (.) (.) da (.3) sebab dperla pemahama teor tetag Aalss Nmer da Pemograma Kompter. Sehgga t peelt ag aa meggaa teor da tda memaham teor Aalss Nmer da Pemograma Kompter spaa beerja-sama dega orag dar bdag lm ompter ata te formata t persoala perhtgaa. Bert beberapa otoh peggaa dar teor ag telah demaa tersebt. Statsta ol. 6 No. Nopember 006
4 50 Mlaa. Telaah Korelas Kosetras Darah Orag Sat dega Itestas Cahaa ag Dserapa Dalam teor ma ls ja seseorag sat maa aa terjad perbaha osetras pada daraha abat berbaha strtr maw darah. Sehgga dega meggaa darah orag sehat sebaga otrol da pegedal mt dapat dlaa telaah tda lagsg megea osetras darah orag sat berdasara testas ahaa ag dserap daraha. Hal sesa dega teor dalam ma fs bahwa testas ahaa ag dserap zat ar berbadg lrs dega osetrasa sehgga oefse varas dar osetras zat ar aa sama dega testas ahaa ag dserapa. Selajta berdasara teor ma ls osetras darah orag sehat aa selal lebh el dar osetras darah orag sat. Telaaha megea teor tersebt dapat dlaa dega teor statsta sepert ag telah demaa. Prosesa sebaga bert sedaa ra-ra 30 bah pelat gelas ( obje glass da over glass) ag telah dtetes 5 0 tetes darah orag sehat da 0 0 tetes darah orag sat. darah orag sat darah orag sehat Bat alat r ag dbag atas smber ahaa pelat gelas tetesa darah da alat r terstas ahaa dega poss segars smber ahaa pelat gelas alat r testas Gaa ra-ra 0 bah smber ahaa ag berbeda testasa da sar setap tetes darah tersebt emda r testas ahaa ag elar. Bat tabel pegamata sepert d bawah Pelat Gelas Jes Tetesa Itestas Cahaa Ke Darah Ke Mas Kelar Dserap Ja j da wj masg-masg meaja tastas ahaa ag dserap oleh darah orag sehat da orag sat pada pelat gelas e- tetesa darah e-j maa laa perhtga :.Nla rata-rata htg t setap elompo tetesa darah pada setap pelat gelas sehgga dperoleh la-la da ag meataa rata-rata htg testas ahaa ag dserap darah orag sehat da orag sat pada pelat gelas e- Statsta ol. 6 No. Nopember 006
5 Pegja Hpotess Ut Kombas Ketda-Bebasa (test of sgfas for ombg o-depedet) 5 m j w wj m j j.htg oefse varas t setap elompo tetesa darah orag sehat pada setap pelat gelas : j j Ja proses pegamata dlaa dega ba da bear maa la-la tda aa jah berbeda sehgga la oefse varas ag dgaa t perhtga selajta adalah la rata-rata htga. 3.Htg la-la sepert pada Persamaa (3.) (3.) da (3.3) dega la-la masg-masg adalah w w w w : baaa pelat gelas 4.Membat program teras t meelesaa persamaa rersve ler sepert pada Persamaa (.) (.) da (.3) dega jawab awala hasl perhtga pada tahap e -3. Proses teras dheta ja la pada lagah e- tda berbeda besar dega pada lagah e-(+). 5.Setelah dperoleh la-la peasr t da laa pegja dega permsa : H0 : = 0 vs H : 0 da H0 : = vs H0 : < Metode merpaa metode alteratf ja metode ag basa dlaa t meelaah osetras darah orag sat tda bsa dlaa. Ut melaa perobaaa dperla darah orag sehat da orag sat ag p baa alat r t testas ahaa ag dserap darah peragat ompter dega program teras t persamaa (.) (.) (.3). Ut eperla prats da pegembagaa jes peat dar elompo darah orag sat (elompo esperme) hars sdah detah da pegamata dlaa t beberapa jes peat sehgga dperoleh sebah ba data megea osetras darah orag sat da ba data dgaa sebaga elompo pembadg t aalss osetras darah orag sat selajta sehgga elompo darah orag sehat (elom po otrol) tda dperla lag. Ut meelaah attas osetras darah orag sat dapat dgaa aalss regres sederhaa dega elompo esperme sebaga varabel respo (varabel tda bebas) da elompo otrol sebaga varabel bebas asala fator pembadg dega osetras darah orag sehat detah da ja tda detah dapat dgaa oefse varas sepert ag tersrat pada teor ag telah demaa. 3. Telaah Pegarh Bata pada Masaraat Ms Pemertah telah baa melaa program bata epada masaraat ms dalam paa memberdaaa dar seg pereooma rmah-taggaa. Dega teor ag telah dema tersebt dapat dtelaah efetftas bata berdasara perbadga rata-rata pedapata rmah tagga da dalam telaaha elompo otrol adalah rmah tagga ms ag tda medapata bata da elompo esperme adalah ag medapata bata. Desrps emsa dr berdasara 6 varabel elarga ms ag telah drmsa oleh Bro Psat Statst at. as lata baga tempat tggal rag dar 0 m.. ata baga tempat tggal dar taah/bamb/a. 3. Ddg baga dar bamb/rmba/a beraltas redah. 4. Bag ar besar d tempat mm. Statsta ol. 6 No. Nopember 006
6 5 Mlaa 5. Smber ar mm ta terldg/sga/ar hja. 6. Smber peeraga ba lstr. 7. Jes baha baar t memasa dar a/arag. 8. Tda perah membel dagg/aam/ss dalam semgg. 9. Maa aggota rmah tagga sat al dalam sehar. 0. Tda perah membel paaa bar dalam setah.. Tda perah berobat e psesmas/poll ja sat.. Tda meml peerjaa tama/tetap. 3. Pedda tertgg epala elarga SD/MI e bawah. 4. Tda meml barag sela Rp Tda perah meerma redt saha el-meegah (KUKM) setah ag lal. 6. Klasfas elarga ms: sagat ms ja emampa mmm megosms paga (KMKP) palg tgg.900 Kalor/orag/bla da pegelara o maaa (PNM) Rp. 0.00/o rag/ bla ms ja KMKP Kalor/orag/bla da PNM Rp /orag/bla hampr ms ja KMKP Kalor/orag/bla da PNM Rp / orag/bla. Proses peelta bsa dlaa dega pegamata lagsg d lapaga (data prmer) ata berdasara data seder ag terseda d ator BPS da das-das terat dega program pegetasa emsa d tgat provs/ota/abpate. Pegamata hars dlaa dega memperhata lasfas elarga ms (sagat ms ms hampr ms) rtera wlaah tempat tggal elarga ms (perotaa perdesaa perbatasa) sehgga tabel pegamata ag hars dbat sebaga bert Obje Klasfas Krtera Aggota Rata-rata Pedapat Kelarga Per Bla Yag Ke Kemsa Wlaah Kelarga Medapat Mata Tda Medapat Bata Ja jl meataa rata-rata pedapat elarga ms dega = 0 (ag tda medapat bata) (ag medapat bata) j = 0 (sagat ms) (ms) (hampr ms) = 0 (perdesaaa) (perbatasa) (perotaa) l =... j maa proses perhtga ag hars dlaa.htglah Nla-la telah demaa. 0 j j 0 j jl da j jl ; j = 0. l l 0 j da j masg-masg meaja la-la da pada teor ag.htg oefse varas t masg-masg elompo elarga ms ag medapat bata da ag tda medapata. Hal t meelaah apaah perbedaaa p el? Sebab ja besar maa rtera wlaah hars dparts berdasara strtr epadata (perotaa da perbatasa) ata strtr geograf (perdesaa). 3.aa proses rersve ler sepert ag dsaja pada teor t meghtg la-la tasra oefse orelas da rata-rata htg masg-masg elompo. 4.Ja parameter oefse orelas atara rata-rata pedapata da 0 masgmasg parameter rata-rata htg dar rata-rata pedapata elarga ms ag tda Statsta ol. 6 No. Nopember 006
7 Pegja Hpotess Ut Kombas Ketda-Bebasa (test of sgfas for ombg o-depedet) 53 medapat bata da ag medapata bata maa laa pegjahpotess H0 : = 0 vs. H : 0 da H0 : 0 = vs. H : 0 <. 5.aa aalss hasl perhtga. 4. Daftar Pstaa. Brow M. B. ; 975 ; A Method for Combg No-Idepedet : Oe-Sded Test of Sgfas ; Tehometrs Deember de Joge H. (edtor) ; 96 ; Qattatve Methods Pharmaolog ; Proedg of A Smposm Held ede o Ma ; North-Hollad Pb. Co. Amsterdam. 3. Grabll F. A. ; 976 ; Theor ad Applato of ear Model ; Dbr Press Calfora. 4. Shloerb P. R. d. ; 95 ; The Joral of aborator ad Clal Mede No Statsta ol. 6 No. Nopember 006
UJI SATU ARAH UNTUK DATA BIVARIAT BERKORELASI
J. Sas MIPA, Eds Khss Tah 8, ol. 4, No., Hal.: 74-78 ISSN 978-87 ABSTRACT UJI SATU ARAH UNTUK DATA BIARIAT BERKOREASI Mlaa Jrsa Statsta FMIPA Uverstas Padaara, Badg Dterma 8 Agsts 7, perbaa Desember 7,
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)
BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata
Lebih terperinciEKSISTENSI 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
Lebih terperinciSTATISTIKA: 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
Lebih terperincititik 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
Lebih terperinciBAB 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).
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciANALISIS 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
Lebih terperinciadalah 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciModel Geographically Weighted Poisson Regression Studi Kasus : Jumlah Kematian Bayi di Jawa Timur & Jawa Tengah Tahun 2007 ABSTRAK
Model Geographcall Weghted Posso Regresso Std Kass : Jlah Keata Ba d Jaa r & Jaa egah ah 7 Salo Note Alele Prhad Mahassa Magster Jrsa Statsta IS Dose Jrsa Statsta IS eal : oce_cacer@ahoo.co Prhad@statsta.ts.ac.d
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 terperinciCreated 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
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 terperinciBAB 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
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 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 terperinciPemodelan 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
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 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 terperinciMETODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap
III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III MEODE PEELIIA 3. Keraga Pemra Peelta dlaa erdasara seah eraga emra seert ada Gamar 3. ert : Persaa Peelta Esloras Ide Aalss Ketha Pegmla Lteratr Peelta Pedahla Std Lteratr Dss da Wawacara dega
Lebih terperinciBAB 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 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
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciSTUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE
STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.
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 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 terperinciANALISIS 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
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelta Tujua ag g dcapa dalam peelta adalah utu megetahu apaah hasl belajar perserta dd elas IX MP Nusa Bagsa Mragge Dema pada mater poo volume bagu ruag ss legug
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 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 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 terperinciPemodelan Penduduk Miskin di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) 337-350 (301-98X Prt) D-39 Pemodela Pedudu Ms d Jawa Tmur Megguaa Metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) Yuata Damayat, Vta Ratasar Jurusa Statsta, Faultas
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 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 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 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 terperinciII. 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
Lebih terperinciBAB 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
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 terperinciPEMODELAN REGRESI PROBIT ORDINAL TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROPINSI JAWA TENGAH TAHUN 2007
Semar Nasoal Statstka IX Isttt ekolog Seplh Nopember, 7 November 009 PEMODEAN REGRESI PROBI ORDINA ERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROPINSI JAWA ENGAH AHUN 007 Def Yst Fadah da Prhad Mahasswa Jrsa Statstka
Lebih terperinciPEMODELAN 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
Lebih terperinciPEMODELAN DATA KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA BARAT DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) Ilham Maggri 1, Dwi Ispriyanti 2.
Pemodela Data (Ilham Maggr) PEMODELAN DAA KEMISKINAN DI PROVINSI SUMAERA BARA DENGAN MEODE GEOGRAPHICALLY EIGHED REGRESSION (GR) Ilham Maggr Dw Israt Alm Jrsa Statsta FSM UNDIP Staf Pegaar Jrsa Statsta
Lebih terperinciPemodelan 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
Lebih terperinciHimpunan Spektrum Real Untuk Masalah Balikan Nilai Eigen Dari Matriks Tak Negatif
Vol.4, No., -, Jaar 8 Hmpa petrm Real Ut Masalah ala Nla Ege ar Matrs Ta Negatf Kresa Jaya bstra Paa paper aa bahas represetas geometr ar hmpa spetrm la ege real yag la ege masmalya t masalah bala la ege
Lebih terperinciBAB 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
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 terperinciπ(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
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 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 terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih terperinciTATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.
TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar
Lebih terperinciBAB II 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
Lebih terperinciKajian 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
Lebih terperinciBAB 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,
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 terperinciBAB 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
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 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 terperinciKULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk.
ROGRA TUDI ERENANAAN WILAYAH DAN KOTA FAKULTA TEKNIK UNIVERITA EA UNGGUL ETODE ANALII ERENANAAN TL K DR. Ir. Ke arta K, T. b. Kompoe Kemata KULIAH KE ETODA KELOOK (OHORT URVIVAL ETHOD) Lajta elhat pegarh
Lebih terperinciPRINSIP MAKSIMUM DAN MINIMUM FUNGSI PANHARMONIK
PRINSIP MAKSIMUM DAN MINIMUM FUNGSI PANHARMONIK Oleh, Edag Cahya M.A. Jrsa Pedidia Matematia FPMIPA UPI Badg Jl. Dr. Setiabdi 9 Badg E-mail ecma@ds.math.itb.ac.id Abstra Tlisa ii mejelasa prisip masimm
Lebih terperinciBAB 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,
Lebih terperinciAnalitik Data Tingkat Lanjut (Clustering)
6 September 06 Aatk Data Tgkat Lat Csterg Imam Chossod mam.chossod@gma.com Pokok Bahasa. Kosep Csterg. K-meas vs Kere K-Meas 3. Std Kass 4. Tgas Kosep Csterg Cster data dartka keompok. Dega demka, pada
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 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 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 terperinciLam piran 1 K uesioner
LAMPIAN Lam pra K uesoer KUESIONE PENDAHULUAN Saya adalah mahasswa Uverstas Krste Maraatha Badug sedag megadaa peelta dalam pembuata Tugas Ahr. Maa saya megharapa erasamaya utu megs uesoer, saya megharapa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. menentukan hubungan antara variabel independen (x) dengan variabel dependen (y).
BAB LANDASAN EORI Aalss Regres Aalss regres adalah salah satu metode ag dapat dguaa utu meetua hubuga atara varabel depede dega varabel depede Utu pegamata dega p varabel depede, maa model regres tersebut
Lebih terperinciPENAKSIR 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
Lebih terperinciMODIFIKASI PENAKSIR UNTUK RASIO PADA SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PENDAHULUAN
MODIFIKAI PAKIR UTUK RAIO PADA AMPLIG BRPRIGKAT Deva rw, Arsma Ada, Rstam fed Devaerw@ahoo.com Mahasswa Program Matematka Dose Jrsa Matematka Fakltas Matematka da Ilm Pegetaha Alam Kamps Bawda Pekabar,893,Idoesa
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih 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 terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
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 terperinciKAJIAN 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION
eta -N: 85-5893 / e-n: 54-458 htt://ralbeta.ac.d Vol. 5 No. Me Hal. 4-56 eta MA DAN PNGUJAN HPO GOGRAPHCALLY GHD RGRON Alfra Mla Astt Abstra: alah sat aalss statsta ag meghbga arabel reso dega arabel bebas
Lebih terperinciPemodelan 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
Lebih terperinciBAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
Lebih terperinciSTATISTIKA. 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
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
Bab PENDAHULUAN.. Latar Belakag Bayak peelitia yag bertja mecari dasar-dasar tk megadaka prediksi sat variabel dari iormasi-iormasi yag diperoleh dari variablel tersebt. Misalya apakah keadaa caca dapat
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk
Lebih terperinciBukti 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
Lebih terperinciKoefisien 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
Lebih terperinciSTATISTIKA 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
Lebih terperinciHIMPUNAN 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
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 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 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 terperinciUKURAN 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
Lebih terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciTAKSIRAN MEAN DAN TOTAL PADA TWO STAGE ADAPTIVE CLUSTER SAMPLING MAYRAMADAN MADYA PUTRA
TAKSIRA EA DA TOTAL PADA TWO STAGE ADAPTIVE CLUSTER SAPLIG AYRAADA ADYA PUTRA 03050035 UIVERSITAS IDOESIA FAKULTAS ATEATIKA DA ILU PEGETAHUA ALA DEPARTEE ATEATIKA DEPOK 009 Tasra ea..., ayraada adya Ptra,
Lebih terperinciPemilihan 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
Lebih terperinci