Pemilihan Model Terbaik
|
|
- Sudirman Lesmana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pemiliha Model Terbaik Hazmira Yozza Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
2 Jadi bayak model yag mugki dibetuk Var. Bebas :,, 3 Model Maa Yag Mampu Mewakili Data 3,, 3, 3,, 3 + model akar, log, hasil kali, dll Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
3 Kriteria da Metode Pemiliha Model Terbaik Kriteria R S R adj PRESS Cp-Mallow dll Metode All Possible, Best Subset, Sekuesial Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
4 Kompetesi meghitug ilai berbagai kriteria yag biasa diguaka utuk memilih model terbaik memilih model regresi terbaik dega tekik validasi silag meghitug ilai Cp-Mallow dari suatu model da megguakaya utuk memilih model terbaik memilih model regresi terbaik dega megguaka berbagai prosedur pemiliha model terbaik (best subset da sekuesial) Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
5 Hal-hal yag harus diperhatika dalam memilih model terbaik Kesederhaaa model Tujua peelitia : Pedugaa, Memilih peubah yag berpegaruh/tidak, mempelajari sistem darimaa data tersebut diambil Teori/pedapat ahli dari bidag darimaa data tersebut didapat Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
6 Kriteria Stadar Pemiliha Model Terbaik. Koefisie Determiasi 00% ' ' ' 00% ) ( ) ˆ ( % 00 Y Y Y Y Y b y y y y JKT JKR R i i ) ( y y i i Merupaka ukura kesesuaia model dega data Semaki tiggi R, semaki baik model Model terbaik adalah model dega R tertiggi Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
7 Kriteria Pemiliha Model Terbaik. Simpaga baku galat (error) s KTS JKS p Semaki kecil s, semaki baik model Model terbaik adalah model dega s terkecil Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
8 Kriteria Pemiliha Model Terbaik 3. Koefisie Determiasi yag Disesuaika R Megatasi kelemaha koef. determiasi JKR JKT JKS JKT R adj s JKS/( p ) 00% /( ) JKT ( ) 00% JKT s 00% /( ) JKT Semaki tiggi R, semaki baik model Model sama dega model terbaik yag dipilih dega kriteria R Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
9 No 3 4 Y kadar 3CaO.AlO3 kadar 3 CaO.SiO 3 kadar 4 CaO.AlO3.FeO3 4 kadar CaO.SiO Y paas /gr seme
10 No Peubah dalam model R s R adj , Jk mempertimbagka kesedrhaaa model , , , ,
11 Kriteria Validasi Silag dalam Pemiliha Model R,S da R adj diguaka utuk prediksi Dihitug dari ei yi yˆ R,S da R i adj Buka megukur kemampua prediksi Perlu suatu mekaisme yag bear-bear megukur kemampua prediksi dari suatu model Prediksi : meduga Respos dari Suatu pegamata lai Validasi silag. Data Splittig. PRESS Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
12 Data Splittig Utuk setiap kemugkia model, lakuka :. Bagi data mejadi : Fittig sample da validatio sample k k k x x x y x x x y x x x y K K M M M M M K K Fittig sample. Betuk model dari data pada fittig sample 3. Berdasarka model (), Hitug sisaa dari setiap data pada validatio sample 4. Dasar pemiliha model atau k k x x x y x x x y ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( K M M M M M K Validatio sample + + ) ˆ ( i y i y i JKS + + ˆ i y i y i Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
13 Fittig Sample No. Obs Y ŷ Yˆ ( Y Yˆ ) Lakuka utuk kemugkia model yag lai Validatio Sample Pilih model dg JKS terkecil JKS 79.48
14 Catata Meempatka data pada fittig sampel da validatio sample dilakuka secara acak Data deret waktu : peempata data berdasarka uruta waktu Atura yag bayak diguaka : Bayak data : p + 0 Data dibagi sama bayak. Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
15 e i i yi yˆ, i, i PRESS (Predictio Sum of Squares) Kriteria Pemiliha Model Model terbaik : PRESS terkecil R pred terbesar PRESS i PRESS ( ey ˆ i,, i i ) R pred 00% JKT e i i yi yˆ, i, i Sisaa PRESS Medapatka sisaa PRESS Hilagka data ke-i (i,,,) Berdasarka (-) data sisaya, betuk model PRESS Berdasarka model yag terbetuk, hitug : Nilai dugaa utuk pegamata ke-i : sisaa utuk data-i e yi, i i, i y i yˆ i, i Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas ˆ i ( e i, i )
16 No 3 4 Y kadar 3CaO.AlO3 kadar 3 CaO.SiO 3 kadar 4 CaO.AlO3.FeO3 4 kadar CaO.SiO Y paas /gr seme
17 Y ˆ (7) Model dega No. Obs Y Y ˆ Yˆ, (7) ˆ e, y y, Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
18 Y ˆ (7) Model dega No. Obs Y Y ˆ y ˆ, () ˆ e, y y, Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
19 No. y i ˆ yi, i ei, i PRESS R pred ( i e i PRESS JKT, ) 75.3 i 00% % % Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
20 Perhituga sisaa PRESS e i, i ei h i dega hi adalah usur diagoal utama dari matriks Hat H ( T ) T adalah matriks racaga yag bersesuaia Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
21 No Peubah dalam model PRESS (%) R pred , , , , , Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
22 Statistik Cp-Mallow Model Uderfittig Megabaika peubah-peubah petig Overfittig Memasukka peubah-peubah yag tidak perlu Peduga berbias MODEL YANG PAS Cp-Mallow Ragam Peduga besar Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
23 Statistik Cp-Mallow C p JKS p ( p) s JKS p : Jumlah Kuadrat Sisaa dari model yag megadug p parameter p : bayakya parameter regresi (termasuk β0) s : * dugaa ragam galat dari model peuh (model yag megadug semua peubah yag ada). * Nilai ii diasumsika merupaka ilai peduga takbias bagi ragam E : bayak data ( s ) σ galat ( ) Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
24 P Peubah dalam model s JKS , , , , , Cp
25 Statistik Cp-Mallow Model dega p peubah Model tidak uderfittig JKS E p E( JKS p ) ( p) σ p ( s p ) E σ E s ( ) σ Model peuh E( C p ) p E JKS s p ( p ) σ σ Model yag baik adalah model yag ilai Cp ~ p Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
26 Model yag baik Cp ~ p Cp kecil Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
27 P Peubah dalam model s JKS , , , , , Cp
28 P Peubah dalam model Cp , , , , , ,
29 Prosedur Pemiliha Model Terbaik All Possible Regressio Best Subset Regressio Prosedur Sekuesial dll Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
30 All Possible Regressio Evaluasi seluruh kemugkia model Pilih model terbaik diatara semua kemugkia berdasarka berbagai suatu kriteria tertetu. Dapat diguaka kombiasi dari beberapa kriteria Prosedur ii tidak praktis Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
31 No Peubah dlm mdl R R adj s PRESS R pred Cp , , , , ,
32 Best Subset Regressio Pilih m model terbaik yag megadug peubah, peubah, 3 peubah,, k peubah (guaka kriteria stadar) Pilih model terbaik diatara semua kadidat model diatas. Kriteria : Cp, PRESS, aalisis sisaa, studi diagostik & pertimbaga-pertimbaga lai Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
33 Bayak peubah dalam model Peubah dalam model R s R adj peubah Peubah, Peubah, , Peubah, Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
34 Prosedur Regresi Sekuesial Seleksi Lagkah Maju (forward selectio) Elimiasi Lagkah Mudur (backward elimiatio) Regresi bertatar (Stepwise) Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
35 PROSEDUR SELEKSI LANGKAH MAJU Model awal : model tapa peubah Peubah dimasukka satu persatu ke dalam model dimulai dega memasukka peubah, peubah, sampai tidak ada lagi peubah yag dapat dimasukka ke dalam model Kriteria dapat / tidakya peubah dimasukka ke dalam model adalah F IN Melibatka uji F dalam meetuka peubah dapat masuk atau tidak Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
36 Prosedur Seleksi Lagkah Maju 0. Betuk model awal Tetuka F IN Y Y 0. Model awal : Y 40.5 F IN 4 a. Betuk dega var pejelas, hitug JKR dari masig-masig model b. Pilih model dega JKR tertiggi (misal modelya adalah model dg i) c. Uji hipotesis : H0 : βi 0 vs H:βi 0 Statistik Uji : F JKR( i) s ( i) Peubah dlm model R JKR H0 : β4 0 vs H:β4 0 F JKR( ) s ( ) S Fhit > FIN tolak H0 4 berpera dalam meeragka Y 4 masuk
37 Prosedur Seleksi Lagkah Maju a. Betuk dega var pejelas (salah satuya harus i, hitug JKR dari masig-masig model b. Pilih model dega JKR tertiggi (misal modelya adalah model dg i da j) c. Uji hipotesis : H0 : βj 0 vs H:βj 0 Statistik Uji : JKR ( F s (, JKR ( i s j, j ( j ) i i i ) ), JKR Bila tolak H0, lajut; Bila tidak tolak H0, STOP da model terbaik adalah model sebelumya j ) ( i ) Peubah dalam model R JKR, , , S 7.5 H0 : β 0 vs H:β 0 F JKR( 4 ) s (, ) Fhit > FIN tolak H0 peambaha berpera dalam meeragka Y masuk
38 Prosedur Seleksi Lagkah Maju 3. Ulagi lagkah (a-c) dega memasukka satu persatu peubah sampai tidak ada lagi peubah yag layak masuk ke dalam model Peubah dalam model R JKR,, , 3, F S 5.33 H0 : β 0 vs H:β 0 JKR(, 4) s (,, ) > 4 Fhit > FIN tolak H0 peambaha masih berpera dalam meeragka Y masuk
39 Prosedur Seleksi Lagkah Maju 3. Ulagi lagkah (a-c) dega memasukka satu persatu peubah sampai tidak ada lagi peubah yag layak masuk ke dalam model Model dega,, 3 da 4 JKR : s 5.98 H0 : β3 0 vs H:β3 0 Y F JKR ( 3,, 4 s (,,, ) Fhit < FIN tidak tolak H0 peambaha tidak berpera dalam meeragka Y 3 tidak masuk model terbaik adalah model yag megadug,, ) 0 < 4
40 Prosedur Elimiasi Lagkah Mudur 0. Betuk model awal yag megadug semua peubah pejelas, hitug s &JKR Tetuka F OUT a. Betuk model dega p- var pejelas, dg cara megeluarka satu persatu var dari model sebelumya. hitug JKR dari masig-masig model b. Pilih model dega JKR tertiggi (misal model tapa i) c. Uji hipotesis : F H0 : βi 0 vs H:βi 0 Statistik Uji : JKR ( i s,..., (,..., i, p ) i+,..., p ) Model awal : JKR F OUT 3 Peubah dalam model R JKR,, ,, , 3, , 3, H0 : β 3 0 vs H:β 3 0 F JKR ( 3 s (,,..., < Fhit < FOUT tidak tolak H0 3 tidak berpera dalam meeragka Y 3 keluar lajut 4, ) 3 )
41 Prosedur Elimiasi Lagkah Mudur a. Betuk model berikutya dega cara megeluarka satu var dari model terbaik tahap sebelumya. Hitug JKR dari masig-masig model b. Pilih model dega JKR tertiggi (misal yag dikeluarka adalah var j) c. Uji hipotesis : H0 : βj 0 vs H:βj 0 Statistik Uji : F JKR( s j ( k k ; k ; k i) i, j) Peubah dalam model R JKR, , , H0 : β 3 0 vs H:β 3 0 F JKR( 4, ) s (,, ) < 3 Fhit < FOUT tidak tolak H0 4 tidak berpera dalam meeragka Y 4 keluar lajut 4
42 Prosedur Elimiasi Lagkah Mudur 3. Ulag lagkah sampai tidak ada lagi var yag dikeluarka dari model Peubah dalam model R JKR H0 : β 0 vs H:β 0 F JKR ( s (, ) ) > 3 Fhit < FOUT tolak H0 berpera dalam meeragka Y tetap ada STOP Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
43 Prosedur Stepwise Merupaka gabuga dari dua prosedur sebelumya Model awal adalah model tapa peubah Satu persatu var dimasukka ke dalam model Setiap masukya variabel dalam model, dilakuka pegujia ulag utuk memutuska apakah var yag telah ada di dalam model aka dikeluarka/tidak Prosedur dihetika jika tidak ada lagi var yag keluar dari atau masuk ke dalam model Hazmira Yozza-Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas
44
L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.
L A T I H A N S O A L A N R E G Muhamad Ferdiasyah, S. Stat. *Saya saraka utuk mecoba sediri baru lihat jawabaya **Jawaba saya BELUM TENTU BENAR karea saya mausia biasa. Silaka dikosultasika jika ada jawaba
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25
18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciPenyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.
2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug
Lebih terperinciSTATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA OUTLINE LANJUTAN Peetua garis duga regresi dega Metode OLS kostata a da koefisie b Aalisis Varias komposisi variasi sekitar garis r da r Stadard
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
Lebih terperinciStatistika Deskriptif Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran
Statistika Deskriptif Ukura Pemusata da Ukura Peyebara Ukura Pemusata Data Rata-rata Hitug Rata-rata hitug data tuggal: = x 1 + x 2 + x 3 + + x atau =. (1 : rata-rata hitug data tuggal (baca x-bar : bayakya
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciProgram Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi
Program Pasca Sarjaa Terapa Politekik Elektroika Negeri Surabaya Probability ad Radom Process Topik 10. Regresi Prima Kristalia Jui 015 1 Outlie 1. Kosep Regresi Sederhaa. Persamaa Regresi Sederhaa 3.
Lebih terperinciPengenalan Pola. Regresi Linier
Pegeala Pola Regresi Liier PTIIK - 014 Course Cotets 1 Defiisi Regresi Liier Model Regresi Liear 3 Estimasi Regresi Liear 4 Studi Kasus da Latiha Defiisi Regresi Liier Regresi adalah membagu model utuk
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
LATAR BELAKANG DAN KORELASI SEDERHANA Aalisis regresi da korelasi megkaji da megukur keterkaita seara statistik atara dua atau lebih variabel. Keterkaita atara dua variabel regresi da korelasi sederhaa.
Lebih terperincix = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?
Pedugaa Parameter x 2 sx s = μ...? 2 = σ x...? = σ...? Peduga Parameter Peduga titik yaitu parameter populasi p diduga dega suatu besara statistik, misal: rata-rata, proporsi, ragam, dll Peduga Selag (Iterval)
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa
Lebih terperinciTRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 115 122 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA ELVI YATI, DODI DEVIANTO, YUDIANTRI ASDI Program
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciRange atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciREGRESI LINIER GANDA
REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka
Lebih terperinciPersamaan Non-Linear
Persamaa No-Liear Peyelesaia persamaa o-liear adalah meghitug akar suatu persamaa o-liear dega satu variabel,, atau secara umum dituliska : = 0 Cotoh: 2 5. 5 4 9 2 0 2 5 5 4 9 2 2. 2 0 2 5. e 0 Metode
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton
III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Alat Peelitia 3.1.1 Telur Tetas Itik Damiakig Baha yag diguaka dalam peelitia ii adalah telur tetas itik Damiakig berasal dari iduk yag dipelihara secara ekstesif
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
Lebih terperinciMENENTUKAN KOEFISIEN DETERMINASI ANTARA ESTIMASI M DENGAN TYPE WELSCH DENGAN LEAST TRIMMED SQUARE DALAM DATA YANG MEMPUNYAI PENCILAN
Saitia Matematika ISSN: 337-9197 Vol. 0, No. 03 (014), pp. 5 35. MENENTUKAN KOEFISIEN DETERMINASI ANTARA ESTIMASI M DENGAN TYPE WELSCH DENGAN LEAST TRIMMED SQUARE DALAM DATA YANG MEMPUNYAI PENCILAN Sabam
Lebih terperinciPerbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment
PRISMA 1 (2018) https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ Perbadiga Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, da Estimasi Method Of Momet Muhammad Bohari Rahma, Edy Widodo
Lebih terperinciHazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand
TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciPROSIDING ISBN:
S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciPenarikan Sampel Acak Sederhana
Tekik Samplig Pearika Sampel Acak Sederhaa Hazmira Yozza- Jur. Matematika Uad 17/11/014 Tujua Pearika Sampel Megambil kesimpula megeai populasi berdasarka iformasi yag terkadug pada sampel Ukura sampel
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga
Lebih terperinciBAHAN DAN METODE PENELITIAN. Bahan dan objek penelitian yang digunakan yaitu:
III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Objek Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Baha da objek peelitia yag diguaka yaitu: 1. Telur tetas ayam lokal sebayak 200 butir. Umur telur yag telah disimpa pada
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciRESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015
RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
14 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alasmadiri, Provisi Papua pada bula Jui higga Juli 2011. 3.2 Alat da Baha Alat da baha yag
Lebih terperinciIII. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April 2014 di BBPTU-HPT Baturraden,
III. BAHAN DAN METODE A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula April 014 di BBPTU-HPT Baturrade, Purwokerto. B. Baha da Alat Peelitia Baha peelitia ii yaitu rekordig produksi susu laktasi
Lebih terperinciUji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.
MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
10 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di areal kerja IUPHHK-HA PT. Sarmieto Parakatja Timber, Kalimata Tegah selama satu bula pada bula April higga Mei 01.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciSTATISTIKA SMA (Bag.1)
SMA - STATISTIKA SMA (Bag. A. DATA TUNGGAL. Ukura Pemusata : Terdapat ilai statistika yag dapat dimiliki oleh sekumpula data yag diperoleh yaitu : a. Rata-rata Rata-rata jumlah seluruh data bayakya data
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN
27 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Objek yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda Sumba (Sadelwood) betia da jata berjumlah 30 ekor dega umur da berat yag relatif
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /
Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi
5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki
Lebih terperinciBAB III ESTIMASI PARAMETER MODEL DENGAN GS2SLS. Pada bab ini akan dibahas tentang bentuk model spasial lag sekaligus
BAB III ESTIMASI PARAMETER MODEL DENGAN GS2SLS Pada bab ii aka dibahas tetag betuk model spasial lag sekaligus spasial error da prosedur Geeralized Spatial Two Stage Least Squares (GS2SLS) utuk megestimasi
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN
TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN 85-88) 1. Tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b. Hitug Sum of Square for Residual c. Hitug Mea Sum of Square for Regresssio
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep
Lebih terperinciInduksi matematik untuk memecahkan problema deret dan bilangan bulat bentuk kuadrat sempurna
Iduksi matematik utuk memecahka problema deret da bilaga bulat betuk kuadrat sempura Oleh: Sutopo Jurusa Fisika FMIPA UM sutopo@fisika.um.ac.id Ditulis pada sekitar bula Februari 2011. Diuggah pada 3 Desember
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Lebih terperinci1200 (0,535) (0,465) (1200 1).0,05 + (0,535) (0,465)
= DATA DAN METODE PENELITIAN Data Peelitia Data yag diguaka dalam peelitia ii adalah data primer hasil yag diperoleh melalui peyebara kuisioer da metode wawacara sebagai data pelegkap. Pegumpula data dilaksaaka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Kuadrat Terkecil Aalisis regresi merupaka aalisis utuk medapatka hubuga da model matematis atara variabel depede (Y) da satu atau lebih variabel idepede (X). Hubuga atara
Lebih terperinciStatistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
Lebih terperincimempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.
Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di SMA Negeri 1 Ngemplak.Sekolah ini beralamatkan di jalan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMA Negeri 1 Ngemplak.Sekolah ii beralamatka di ala Embarkasi Hai Doohuda, kecamata Ngemplak, Kabupate Boyolali, Provisi Jawa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciMakalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA
1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Bangkok dengan betina ras petelur strain lohman keturunan pertama, berumur satu
III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Peralata Peelitia 3.1.1 Terak Peelitia Terak peelitia yag diguaka adalah ayam hasil persilaga pejata Bagkok dega betia ras petelur strai lohma keturua pertama,
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciModul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Distribusi Samplig Distribusi samplig adalah distribusi probibilitas dari suatu statistik. Distribusi tergatug dari ukura populasi, ukura sampel da metode memilih sampel.
Lebih terperinciPemilihan Ketua BEM Fakultas Teknik UN PGRI Kediri menggunakan Metode ELECTRE
Pemiliha Ketua BEM Fakultas Tekik UN PGRI Kediri megguaka Metode ELECTRE Nalsa Citya Resti Sistem Iformasi, Fakultas Tekik, Uiversitas Nusatara PGRI Kediri E-mail: alsacitya@upkediri.ac.id Abstrak salah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata
Probabilitas da Statistika da Adam Hedra Brata Dua Peubah Acak dua perubah acah X da Y dega rata-rata da diberika oleh rumus : E(XY) - - - Sifat Sifat Sifat kovariasi utuk X da Y diskrit : f(, ) f(, )
Lebih terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinci