EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
|
|
|
- Hadi Wibowo
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1
2 EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt momen, dan pertdasamaan Chebyshev. Ja ta mempunya fungs peluang atau fungs denstas dar sebuah peubah aca, maa ta sudah menjelasan penghtungan nla peluang dar peubah aca yang berharga tertentu. Selan tu, ta juga bsa menentuan beberapa uuran yang ddasaran pada fungs peluang atau fungs denstas, dantaranya rataan dan varans. Kedua uuran n selanjutnya bsa merupaan cr dar sebuah dstrbus, dan bsa juga dperoleh dar uuran lannya, yatu fungs pembangt momen, serta merupaan bentu husus dar sebuah uuran yang dnamaan momen. Semua uuran yang djelasan dalam Bab 6 n ddasaran pada nla espetas. NILAI EKSPEKTASI Penghtungan nla espetas dar fungs peubah aca dsrt bsa dlhat dalam Defns 6.. Defns 6. : NILAI EKSPEKTASI DISKRIT Ja X adalah peubah aca dsrt dengan nla fungs peluangnya d adalah dan u(x adalah fungs dar X, maa nla espetas dar u(x, dnotasan dengan E[uX], ddefnsan sebaga: E [ u( X ] u(. Penghtungan nla espetas dar fungs peubah aca ontnu bsa dlhat dalam Defns 6.. Defns 6. : NILAI EKSPEKTASI KONTINU Ja X adalah peubah aca ontnu dengan nla fungs denstasnya d adalah f( dan u(x adalah fungs dar X, maa nla espetas dar u(x, dnotasan dengan E[uX], ddefnsan sebaga: E [ u( X ] u(. f ( d Berut n aan djelasan beberapa sfat pentng dar nla espetas yang selanjutnya aan memudahan dalam perhtungannya. Sfat-sfat n aan djelasan dalam Dall 6. dan pembutannya aan dgunaan peubah aca dsrt. Dall 6.: SIFAT-SIFAT NILAI EKSPEKTASI. Ja c adalah sebuah onstanta, maa: E(c c. Ja c adalah sebuah onstanta dan u(x adalah fungsdar X, maa:
3 E[c.u(X] c.e[u(x]. Ja c dan d adalah dua buah onstanta dan u(x dan v(x adalah dua buah fungs dar X, maa: E[c.u(X + d.v(x] c.e[u(x] + d.e[v(x] But: Msalan X adalah peubah aca dsrt dengan nla fungs peluang dar X d adalah.. E ( c c. c. E(c (c( c (terbut. E[c.u(X] c. u(. c. u(. E[c.u(X] c.e[u(x] (terbut. E[c.u(X + d.v(x] [ c. u( d. v( ]. c. u(. d. v(. c. u(. d. v(. E[c.u(X + d.v(x] c.e[u(x] + d.e[v(x] (terbut RATAAN Ja u(x X dalam Defns 6., maa ta aan memperoleh sebuah uuran yang dsebut rataan dar peubah aca dsrt X atau rataan dar dstrbus. Defns 6.: RATAAN DISKRIT Ja X adalah peubah aca dsrt dengan nla fungs peluang dar X d adalah, maa rataan dar peubah aca X ddefnsan sebaga: E ( X. Ja u(x X dalam Defns 6., maa ta aan memperoleh sebuah uuran yang dsebut rataan dar peubah aca ontnu X atau rataan dar dstrbus. Defns 6.4: RATAAN KONTINU Ja X adalah peubah aca ontnu dengan nla fungs denstas dar X d adalah f(, maa rataan dar peubah aca X ddefnsan sebaga:
4 E ( X. f ( d Rataan dar sebuah peubah aca, ba dsrt maupun ontnu basanya dnotasan dengan μ (dbaca mu, sehngga apabla peubah acanya X maa μ E(X. Kemudan nla rataan dar sebuah peubah aca, ba dsrt maupun ontnu tda selalu ada. Tda selalu ada artnya nla rataan tersebut bsa mempunya nla dan bsa juga tda mempunya nla. Nla rataan dar sebuah peubah aca tu ada, ja hasl penjumlahannya atau pengntegralannya ada. Sebalnya, nla rataan dar sebuah peubah aca tu tda ada, ja hasl penjumlahannya atau pengntegralannya tda ada. Berut n dberan contoh nla rataan dar sebuah peubah aca tu tda ada, ba peubah aca dsrt maupun ontnu. VARIANS Berut n aan djelasan defns varans dar sebuah peubah aca yang berlau bag peubah aca dsrt maupun ontnu. Defns 6.5: VARIANS Msalnya X adalah peubah aca, ba dsrt maupun ontnu. Varans dar X ddefnsan sebaga: Var(X E[X E(X] E(X μ Varans dar peubah aca X serng dnotasan dengan σ X. Aar pangat dua postf dar varans dsebut smpangan bau dar peubah aca X dan dnotasan dengan σ X. Penghtungan varans dar peubah aca dsrt bsa dlhat dalam Defns 6.6. Defns 6.6: VARIANS DISKRIT Ja X adalah peubah aca dsrt dan adalah nla fungs peluang dar X d, maa varans dar X ddefnsan sebaga: Var ( X (. Penghtungan varans dar peubah aca ontnu bsa dlhat dalam Defns 6.7. Defns 6.7: VARIANS KONTINU Ja X adalah peubah aca ontnu dan f( adalah nla fungs denstas dar X d, maa varans dar X ddefnsan sebaga: Var ( X (. f ( d
5 Ja ta menguraan lebh lanjut perumusan varans dalam Defns 6.5, maa aan dperoleh hasl sbb: Var(X E(X μ E(X.μ.X + μ E(X.μ.E(X + μ E(X.μ.μ + μ Var(X E(X μ Jad: Var(X E(X μ E(X [E(X] Dengan deman, penghtungan varans dar sebuah peubah aca dapat dlauan dengan dua rumus, yatu:. Perumusan varans berdasaran fungs peluang atau fungs denstas. Perumusan varans dar peubah aca dsrt bsa dlhat dalam Defns 6.6 dan perumusan varans dar peubah aca ontnu bsa dlhat dalam Defns Perumusan varans berdasaran penguraan lebh lanjut dar rumus varans. Dalam hal n, penghtungan varansnya berlau untu peubah aca dsrt dan ontnu. Berut n aan djelasan beberapa sfat dar varans. Dall 6.: SIFAT-SIFAT VARIANS. Ja c adalah sebuah onstanta, maa: Var(c. Ja X adalah peubah aca dan c adalah sebuah onstanta, maa: Var(X + c Var(X. Ja a dan b adalah dua buah onstanta dan X adalah peubah aca, maa: Var(aX + b a. Var(X PENDEKATAN NILAI E[H(X] DAN VAR[H(X] Berut n ta aan menjelasan penghtungan nla espetas dan varans dar fungs peubah aca, hususnya peubah aca ontnu secara pendeatan. Msalnya H(X adalah fungs dar peubah aca ontnu X. Kemudan ta bsa menghtung nla espetas dar H(X, yatu E[H(X], dan nla varans dar H(X, yatu Var[H(X]. Aan tetap, adang-adang ta mengalam esultan dalam penghtungannya. Hal n mungn dsebaban arena bentu dar H(X yang rumt. Untu mengatasnya, berut n aan djelasan sebuah cara untu menghtung E[H(X] dan Var[H(X] secara pendeatan. Ja Y H(X dan X μ, maa dengan menggunaan perluasan deret Taylor dperoleh: 4
6 ( Y H ( (. H (. H ( R dengan R adalah ssa. Maa: (. E ( Y E H( (. H(. H( R E[H(μ] + E(X μ.h (μ + (½.E(X μ.h (μ + E(R H(μ + [E(X E(μ].H (μ + (½.E(X μ.h (μ + R H(μ + (μ μ.h (μ + (½.Var(X.H (μ H(μ + (½.Var(X.H (μ E(Y H(μ + (½.σ.H (μ Jad: E(Y H(μ + (½.H (μ.σ. Bentu Y d atas bsa dtuls sbb: Y H(μ + (X μ.h (μ + R ( X dengan: R. H ( R Maa: Var(Y Var[H(μ + (X μ.h (μ + R ] Var[(X μ.h (μ] + Var(R [H (μ].var(x + Var(R Var(Y [H (μ].var(x Jad : Var(Y [H (μ].var(x MOMEN Pada bagan sebelumnya, ta dapat menghtung nla E(X dan E(X. Dengan ata lan, ta hanya dapat menghtung nla espetas dar peubah aca X dengan pangatnya palng tngg. Berut n aan djelasan perumusan secara umum dalam penghtungan nla espetas dar peubah aca X dengan pangatnya lebh dar. Defns 6.8: MOMEN Ja X adalah peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, maa momen e- (dnotasan dengan μ ddefnsan sebaga: μ E(X,,,,... Momen dar peubah aca dsrt secara umum dtentuan berdasaran Defns 6.9. Defns 6.9: MOMEN DISKRIT 5
7 Ja X adalah peubah aca dsrt dan adalah nla fungs peluang dar X d, maa momen e- (dnotasan dengan μ ddefnsan sebaga:. Momen dar peubah aca ontnu secara umum dtentuan berdasaran Defns 6.. Defns 6.: MOMEN KONTINU Ja X adalah peubah aca ontnu dan f( adalah nla fungs denstas dar X d, maa momen e- (dnotasan dengan μ ddefnsan sebaga:. f ( d Pada bagan sebelumnya, ta sudah mengetahu bahwa varans dar sebuah peubah aca adalah nla espetas dar pangat dua untu penympangan peubah aca tersebut terhadap rataannya. Berut n aan djelasan perumusan umum untu menghtung nla espetas dar pangat untu penympangan sebuah peubah aca terhadap rataannya yang dnamaan momen setar rataan. Defns 6.: MOMEN SEKITAR RATAAN Ja X adalah peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, maa momen setar rataan e- (dnotasan dengan μ ddefnsan sebaga: μ E(X - μ,,,,,... Berdasaran perumusan d atas, ta aan menghtung nla momen setar rataan untu beberapa nla. Untu μ E(X μ E( Untu μ E(X μ E(X μ μ μ Untu μ E(X μ Var(X Dan seterusnya. Momen setar rataan dar peubah aca dsrt secara umum dtentuan berdasaran Defns 6.. Defns 6.: MOMEN SEKITAR RATAAN DISKRIT Ja X adalah peubah aca dsrt dan adalah nla fungs peluang dar X d, maa momen e- (dnotasan dengan μ ddefnsan sebaga: (. Momen setar rataan dar peubah aca ontnu secara umum dtentuan berdasaran Defns 6.. 6
8 Defns 6.: MOMEN SEKITAR RATAAN KONTINU Ja X adalah peubah aca ontnu dan f( adalah nla fungs denstas dar X d, maa momen setar rataan e- (dnotasan dengan μ ddefnsan sebaga: (. f ( d Dengan menggunaan dall bnomal, ta dapat menurunan hubungan antara momen dan momen setar rataan dar sebuah peubah aca. Berdasaran defns momen setar rataan dsrt, maa: μ E(X μ μ Jad: E X.( (.( Kemudan ta aan mensubsttusan beberapa nla edalam rumus d atas. Untu.( -μ + μ μ -μ + μ.(.( Untu Untu.( μ.μ.μ + μ μ μ μ.(.(.(.( 7
9 .(.(.( -μ +.μ.μ - μ.μ + μ μ μ μ.μ + μ Dan seterusnya..( Dar hasl penurunan d atas, ternyata penghtungan momen setar rataan bsa dlauan melalu momen. Namun deman, penghtungan momen juga bsa dlauan melalu momen setar rataan. Hal n bsa dlhat pada uraan berut n. Berdasaran defns momen, maa: μ E(X E[(X μ + μ] Jad: μ E ( X.( (. Kemudan ta aan mensubsttusan beberapa nla edalam rumus d atas. Untu. Untu Untu μ + μ μ μ + μ... μ +.μ.μ + μ μ μ + μ.... 8
10 .... μ +.μ.μ + μ.μ + μ μ μ + μ.μ + μ Dan seterusnya. FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN Pada bagan sebelumnya, ta sudah membahas momen e- yang dnotasan dengan μ. Momen n bsa juga dperoleh melalu besaran lannya, yang dnamaan fungs pembangt momen. Sehngga fungs pembangt momen merupaan sebuah fungs yang dapat menghaslan momen-momen. Selan tu, penentuan dstrbus baru dar peubah aca yang baru merupaan egunaan lan dar fungs pembangt momen. Defns 6.4: FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN Ja X adalah peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, maa fungs pembangt momen dar X (dnotasan dengan M X (t ddefnsan sebaga: M X (t E(e tx untu h < t < h dan h >. Fungs pembangt momen dar peubah aca dsrt secara umum dtentuan berdasaran Defns 6.5. Defns 6.5: FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN DISKRIT Ja X adalah peubah aca dsrt dan adalah nla fungs peluang dar X d, maa fungs pembangt momen dar X ddefnsan sebaga: t M X ( t e. Fungs pembangt momen dar peubah aca ontnu secara umum dtentuan berdasaran Defns 6.6. Defns 6.6: FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN KONTINU Ja X adalah peubah aca ontnu dan f( adalah nla fungs denstas dar X d, maa fungs pembangt momen dar X ddefnsan sebaga: t M X ( t e. f ( d 9
11 Dall 6.: PENURUNAN MOMEN BERDASARKAN FUNGSIPEMBANGKIT MOMEN Ja X adalah peubah aca, ba dsrt maupun ontnu dan M X (t adalah fungs pembangt momennya, maa: M r X ( t t r Berut n aan djelasan beberapa sfat dar fungs pembangt momen. Dall 6.4: SIFAT-SIFAT FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN. Ja X adalah peubah aca dan c adalah sebuah onstanta, maa: M cx (t M X (ct. Ja X adalah peubah aca dan c adalah sebuah onstanta maa: M X+c (t e ct. M X (t. Ja X adalah peubah aca dan a & b adalah dua buah onstanta, maa: M (X+a/b (t e at/b. M X (t/b 6.8. PERTIDAKSAMAAN CHEBYSHEV Berut n aan djelasan sebuah dall yang dalam pembutannya ddasaran pada varans, yatu dall Chebyshev. Dall n dambl dar seorang ahl Matemata Rusa pada abad 9, yatu P.L. Chebyshev. Dall 6.5: DALIL CHEBYSHEV Ja μ dan σ masng-masng merupaan rataan dan smpangan bau dar peubah aca X, maa untu setap blangan postf peluang dar peubah aca X yang bernla antara μ σ dan μ + σ palng sedt sebesar (/, dan dtuls: P X Nla peluang d atas merupaan batas bawah peluang dar peubah aca X yang berharga tertentu. Kta bsa juga menghtung peluang dar peubah aca X yang bernla lebh ecl atau sama dengan μ σ atau lebh besar atau sama dengan μ + σ, yang besarnya / dan dtuls: P X
12
Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
BAB 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
BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
BAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
BAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
BAB III EKSPEKTASI MATEMATIK
H. aman Suherman,Drs.,.S BAB III EKSPEKTASI ATEATIK Konsep espetas matemat nla harapan secara matemat dalam statst sangat besar manfaatna. Selan dgunaan untu pengembangan dalam statst lanjutan dan terapan
BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA
DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA Dstrbus Bnomal Msalkan dalam melakukan percobaan Bernoull (Bernoull trals) berulang-ulang sebanyak n kal, dengan kebolehjadan sukses p pada tap percobaan,
Pengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Ekspektasi Satu Peubah Acak Diskrit
Chandra Novtiar 085794801125 chandramathitb07@gmail.com PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP) SILIWANGI BANDUNG Garis Besar Pembahasan Sub Pokok Pembahasan
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,
HANDOUT PERKULIAHAN. Pertemuan Ke : 3 : Distribusi Satu Peubah Acak dan Ekspektasi Satu Peubah Acak
HANDOUT PERKULIAHAN Pertemuan Ke : 3 Pokok Bahasan : Distribusi Satu Peubah Acak dan Ekspektasi Satu Peubah Acak URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Peubah Acak Definisi 1 : Peubah Acak Misalkan E adalah suatu
BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
BAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Analisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
BAB V INTEGRAL KOMPLEKS
6 BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 5.. INTEGRAL LINTASAN Msal suatu lntasan yang dnyatakan dengan : (t) = x(t) + y(t) dengan t rl dan a t b. Lntasan dsebut lntasan tutup bla (a) = (b). Lntasan tutup dsebut lntasan
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.
ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan
Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.
BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen
Prosedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat
Mater Kulah Ekspermen Fska Oleh : Drs. Ishaft, M.S. Program Stud Penddkan Fska Unverstas Ahmad Dahlan, 07 Bab 3 Analss Ralat 3.. Menaksr Ralat Msalna suatu besaran dhtung dar besaran terukur,,..., n. Jka
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
I. PENGANTAR STATISTIKA
1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan
Ekspektasi Satu Peubah Acak Kontinu
Chandra Novtiar 0857948015 chandramathitb07@gmail.com PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP) SILIWANGI BANDUNG Garis Besar Pembahasan Sub Pokok Pembahasan
Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
BAB III MODUL INJEKTIF
BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous
BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
P(A S) = P(A S) = P(B A) = dengan P(A) > 0.
0 3.5. PELUANG BERSYARAT Jka kta menghtung peluang sebuah pestwa, maka penghtungannya selalu ddasakan pada uang sampel ekspemen. Apabla A adalah sebuah pestwa, maka penghtungan peluang da pestwa A selalu
PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian
SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan
BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Nama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung
Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pendahuluan Control chart pertama al denalan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dar Bell Telephone Laboratores Amera Serat pada tahun 94. Control chart adalah sebuah gra yang member
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )
28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag tap-tap 25% frekuens
Matematika Keuangan Dan Ekonomi. Indra Maipita
Matematka Keuangan Dan Ekonom Indra Mapta NUITS BIS Pendahuluan Sebaga penabung seta nda keluar sebaga pemenang hadah undan, dan dapat memlh salah satu hadah berkut: Menerma uang sejumlah Rp 50.000.000
BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Apabila dua variabel X dan Y mempunyai hubungan, maka nilai variabel X yang sudah diketahui dapat dipergunakan untuk mempekirakan / menaksir Y.
ANALISIS KORELASI (ANALISIS HUBUNGAN) Korelas Hubungan antar kejadan (varabel) yang satu dengan kejadan (varabel) lannya (dua varabel atau lebh), yang dtemukan oleh Karl Pearson pada awal 1900 Apabla dua
SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)
REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) PowerPont Sldes byyana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 9 Bandung, Telp. 0 013163-53 Hal-hal
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN
BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud
P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK
SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums
ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK
Tess ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK Oleh : MUHAMMAD NAFI NRP.304008 PROGRAM PASCASARJANA PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI
TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA
IndoMS Journal on Statstcs Vol, No (4), Page 39-49 TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA Arum Handn Prmandar, Abdurahman Jurusan
Interpretasi data gravitasi
Modul 7 Interpretas data gravtas Interpretas data yang dgunakan dalam metode gravtas adalah secara kualtatf dan kuanttatf. Dalam hal n nterpretas secara kuanttatf adalah pemodelan, yatu dengan pembuatan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya