PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE
|
|
|
- Ratna Muljana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE Sr Har Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog Uverstas Islam Neger Maulaa Mal Ibram Malag e-mal: Abstra Dalam aalss regres ler bergada adaa satu atau leb egamata ecla outler aa membula dlema bag ara eelt. Keutusa utu meglaga ecla tersebut arus dladas alasa ag uat, area adag-adag ecla daat membera formas etg ag derlua. Masala outler daat datas dega berbaga metode, dataraa metode regres rdge rdge regresso. Utu megetau eeara regres rdge erlu melat la-la R, PRESS, serta leverage, utu metode regres rdge dega berbaga la tetaa bas ag dl. Kata uc: outler, PRESS, regres rdge, R, Leverage. Pedaulua Pada aalss regres bergada serg dtemu satu atau leb egamata tda sesua dega model ag dguaa ada sebaga besar egamata laa. Hal daat terad area esalaa dalam ecatata egamata-egamata tersebut, esalaa alat uur, atau area etdacocoa model ag dguaa. Pegamata semacam tu dsebut ecla outler. Pecla bsa dlaga bla ada eelasa tetag asus ecla ag meuua stuas usus ag tercau dalam model. Pecla dalam data regres bergada daat beregaru ada asl aalss statst. Pegamata ecla mug megasla resdual ag besar da serg beregaru terada fugs regres ag daslaa. Utu tu erlu dlaua detfas terada ecla gua melat esalaa samel observas. Waler da Brc, Kaa Pustaa Pedetesa Pecla Outler Sergal model regres dbetu dar data ag baa megadug euraga, dataraa adala adaa ecla atu egamata dega resdual ag besar. Pecla serg meebaba esalaa dalam emla model, da basaa dlaga. Keataaa, beberaa ecla daat member formas ag berart, msala ecla tmbul dar ombas eadaa ag tda basa ag mug etg da erlu dseld leb laut. Ole area tu adaa ecla dalam data erlu dseld secara sesama, baragal daat detau ada alasa dbal egala tu. Pecla daat dsebaba ole esalaa dalam data atau status fs ag gal dar obe ag daalss. Kesalaa dalam data berua gaggua, emaga strume, esalaa oerator, atau esalaa ecetaa Retags, 00. Pedetesa ecla terada la-la varabel, daat megguaa matr to ag ddefsa sebaga H -. Usur e- ada dagoal utama matr to dsebut leverage. Usur daat derole dar -. Nla dagoal terleta atara 0 da da umlaa sama dega, atu baa arameter regres d dalam fugs regres termasu suu terse Neter, Wasserma, da Kuter,
2 Sr Har Nla leverage ag besar meuua ecla dar la-la varabel utu egamata e-. Hal dsebaba, bawa adala uura ara atara la utu egamata e- dega rata-rata la utu semua egamata. Segga, la ag besar meuua egamata e- berada au dar usat semua egamata varabel. Suatu la dagga besar aabla laa leb besar dar / da daat berotes sebaga egamata ag beregaru. Regres Rdge Rdge Regresso Regres rdge meruaa sala satu metode ag daura utu memer-ba masala multoleartas dega cara memodfas metode uadrat terecl, segga dasla eduga oefse regres la ag bas Neter, et al., 990. Modfas metode uadrat terecl tersebut dlaua dega cara meamba tetaa bas,, ag relatf ecl ada dagoal matrs, segga eduga oefse regres degaru ole besara tetaa bas,. Pada umuma la bersar atara 0 da. Utu meetua eduga rdge, dmula dar asums model ler secara umum, atu : β + ε. dmaa : adala vetor egamata ada varabel reso ag beruura adala matr ag beruura + dar varabel bebas β adala vetor beruura + dar oefse regres ε adala vetor beruura dar error Dalam regres rdge varabel bebas da varabel ta bebas dtrasformasa dalam betu varabel bau Z da, dmaa trasformas varabel bebas da ta bebas e betu varabel bau derole dar Z da Selauta ZZ. s s da Z s. 8 Volume No. November 009 s s s. Semetara tu rumus dar orelas r. Segga ersamaa ormal uadrat terecl b s s aa berbetu r br, dega r adala matr orelas varabel da r adala vetor orelas atara da masg-masg varabel. Abat dar trasformas matr e Z da vetor e, maa aa meada ersamaa ormal regres rdge berbetu : r +I ˆb r. Peduga oefse regres rdge mead : ˆb r + I - r. dmaa : ˆb adala vetor oefse regres rdge r adala matr orelas varabel ag beruura r adala vetor orelas atara varabel da beruura adala tetaa bas I adala matr dettas beruura. Masala ag dada dalam regres rdge adala eetua la dar. Prosedur ag cuu ba utu meetua la adala dega megguaa la statst C -Mallows, atu C. Statst C -Mallows adala suatu rtera ag berata dega rata-rata uadrat error mea square error dar la esesuaa model. Nla ag terl adala ag memmuma la C Mers, 990. Nla C daat drumusa sebaga berut : JKR C tr[h ].3 ˆ dmaa : JKR adala umla uadrat resdual dar regres rdge adala baa egamata
3 Pedetesa Outler dega Metode Regres Rdge H [ZZZ+I - Z] dega I adala matr dettas tr [H ] adala teras dar matr H ˆ adala eduga vara metode uadrat terecl Acua la ag dguaa utu meml la adala dega melat la VIF Mers, 990. Nla VIF utu oefse regres rdge ˆb ddefsa sebaga dagoal dar matr r +I - r r +I -. Rumusa ddaat dega seragaa roses sebaga berut : Ja d metode uadrat terecl detau la oefse eduga bˆ da varabˆ : bˆ - dega bˆ Vara bˆ - Dalam regres rdge arga ˆb da vara ˆb detau sebaga : ˆb +I - +I - b Vara ˆb +I - - +I - +I - +I - Segga VIF meruaa dagoal matr +I - +I -. Bla dbaua, maa VIF dar regres rdge adala dagoal dar matr r +I - r r + I -. Leverage dalam Regres Rdge Keta te bas dguaa ada regres rdge, utu megurag efe dar multoleartas, maa rumus ecla d dalam data tersebut daat dmodfas. Seert ala d dalam metode regres uadrat terecl, maa ecla dalam regres rdge daat duur dega la leverage. Utu tu la ada regres uadrat terecl beruba sebaga fugs dar, gua medaata la ada regres rdge Retags,00. Dega memaa eduga., maa la-la vetor dugaa adala : ˆ Z b ZZZ+I - Z Ole area tu, matr H utu regres rdge mead HZZZ+I - Z, da usur e- ada dagoal utama matr H adala z ZZ+I - z. Matr H berera sama seert matr H ada metode uadrat terecl. Segga, la dugaa e- daat dtuls dalam betu eleme H sebaga berut Waler da Brc, 988: ˆ Usur dagoal matr to rdge daat dterretasa sama sebaga leverage ada dagoal matr to ada metode uadrat terecl. Lcteste da Vellema 983 dalam Waler da Brc 988 megugaa beberaa fata etg dar sfat usur dagoal matr H. Pertama, utu >0, maa la < dega,,,. Dega dema, utu seta egamata, la leverage regres rdge leb ecl dar leverage regres uadrat terecl. Kedua, leverage meuru secara mooto seala dega eaa. Ketga, lau eurua leverage tergatug ada oss bars tertetu dar Z seaag sumbu utama. Arta, leverage dar bars ag terleta d sumbu utama ag beradaa dega aar araterst besar aa berurag leb sedt dar ada leverage dar bars ag terleta d sumbu utama ag beradaa dega aar araterst ecl. Volume No. November 009 9
4 Sr Har 3. Pembaasa Peurua Rumus dar Regres Rdge Ja ˆβ adala eduga dar vetor β, maa umla uadrat resdual daat dtuls Hoerl da Keard, 970 sebaga berut : φ Y- ˆβ Y- ˆβ Y- βˆ Y- βˆ + βˆ - ˆβ βˆ - ˆβ φ m + φ ˆβ dmaa βˆ adala eduga uadrat terecl dar β. Utu φ teta, maa dl la ˆβ da dbuat memmuma ˆβ ˆβ dega edala βˆ - ˆβ βˆ - ˆβ φ 0, segga masala Lagrage Hoerl da Keard, 970 mead : F ˆβ ˆβ + [ ˆβ - βˆ ˆβ - βˆ -φ 0 ] F ˆβ + [ ˆβ - βˆ ] 0 ˆβ ˆβ [+ ] - βˆ ] ˆβ [I+ ] - βˆ Jad eduga regres rdge adala : ˆβ [ + I] - Y Adau sfat-sfat Regres Rdge sebaga berut Marquardt, 970:. Peduga ˆβ adala trasformas ler dar βˆ, da trasformas aa tergatug ada da. ˆβ [I+ ] - Y, teta Y βˆ Maa, ˆβ [+I] - βˆ Z βˆ E ˆβ Z βˆ Segga ˆβ adala eduga bas dar βˆ. Vara ˆβ adala : V ˆβ [I+ ] - [I+ ] - V ˆβ var [I+ ] - Y [I+ ] - I[I+ ] - V ˆβ [I+ ] - [I+ ] - 3. MSE Mea Square Error dar ˆβ : EL Tr[V ˆβ ]+ βˆ Z -IZ -I βˆ Vara + bas EL E[ ˆβ - βˆ ˆβ - βˆ ] λ + λ + β +I - β V ˆβ + β +I - β 4. Ja 0, da msal ˆβ memeu ersamaa ˆβ [ + I] - Y, maa ˆβ memmuma umla uadrat resdual : Φ ˆ β Y ˆ β Y ˆ β. 5. Ja ˆβ adala solus dar [I+ ] ˆβ Y utu la ag dbera, maa ˆβ adala fugs mooto turu otu dar, sedema gga ada saat, ˆβ 0. 0 Volume No. November 009
5 Pedetesa Outler dega Metode Regres Rdge 6. Ja β β terbatas, maa ada tetaa >0 sedema gga MSE dar ˆβ urag dar MSE eduga uadrat terecl 7. Dalam ersamaa +I ˆβ Y, g Y adala vetor grade dar Φ β. Msal γ adala sudut atara ˆβ da g, maa γ adala fugs mooto turu otu dar, sedema gga, γ 0. Pemla la tetaa bas meruaa sesuatu ag tda dsaa dalam regres rdge. Utu tu erlu druut dar maa asal la tetaa bas tersebut. Utu melat ˆβ dar sudut adag MSE, maa Hoerl da Keard 970 megesresa al tersebut e dalam betu EL, dmaa : EL λ + β +I - β λ + γ + γ Eleme edua, atu γ, adala ara uadrat dar Z β e β. Eleme γ aa berla ol, a 0, segga γ daat dadag sebaga bas uadrat. Eleme ertama, atu γ, meruaa total vara dar dugaa arameter. Total vara dar semua ˆβ adala umla dagoal eleme Z - Z. Total vara turu serg dega eaa, semetara bas uadrat a serg dega eaa. Total vara γ adala otu, meruaa fugs mooto turu dar. dγ 3 λ λ +. d λ λ Bas uadrat γ adala otu, meruaa fugs mooto a dar. dγ d α λ + α 4 λ + α λ + α α 3 λ + λ + α λ + 3 λ dγ dγ λ α λ d d λ + + λ λ α λ 0 α Sedaga utu rumusa C ag dguaa sebaga alteratf emla la tetaa bas daat dturua sebaga berut Mers, 990: Varˆ + [ Basˆ ] Varˆ tr[ A ] Volume No. November 009
6 Sr Har Basˆ JKR tr I A Basˆ JKR tr I A JKR tr I A Jad eduga dar Varˆ + [ Basˆ ] dbera ole : [ ˆ E ] C E [ E E ˆ ] + V ˆ Varˆ ˆ + [ Bas ] C JKR tr A + tr I A JKR + tr A Bla H I + da tr A tr H + JKR C + [ tr H + ] ˆ JKR C + + tr H ˆ Idetfas Pecla Leverage adala eleme-eleme dagoal dar matr roes least squares ag dsebut matr to, H -, ag meelasa edugaa atau la-la dugaa, area : ˆ b H. Eleme-eleme dagoal H meruaa ara atara da. Ole area H adala matr roes, maa da smetrs da demote H H. Eleme-eleme dar matr to ag dusata adala : /. Hal bermlas, bawa /. Jumla aar araterst dar matr roes tda ol sama dega ra dar matr. Dalam al rah ra da trace H, atau area ra eu, maa. Uura rata-rata eleme dagoal adala /. Data ag dga adala ag au dar egamata beregaru, dmaa masg-masg egamata memua deat dega rata-rata /. Utu tu erlu beberaa rtera utu memutusa aa la cuu besar atau cuu au dar rata-rataa. Ja varabel-varabel bebas ddstrbusa secara deede, maa daat dcar dstrbus esa dar fugs-fugs tertetu dar. Belsle, Ku, da Welsc 980 megambl teor dstrbus utu mecar batas rts dar la leverage sebaga berut : Statst Λ Wls utu dua gru, dmaa gru terdr dar tt tuggal : det Λ det Volume No. November 009
7 Pedetesa Outler dega Metode Regres Rdge Volume No. November det det - - Λ Λ F -,- Segga daat dtuls : F -,- Utu besar leb dar 0 da - besar leb dar 50, maa ada tabel F la-laa urag dar segga la / meruaa batas ag cuu bagus. Selauta, egamata e- adala tt leverage eta meleb /. Peurua Rumus PRESS Rumus PRESS umuma adala, ˆ. Rumus bsa dtuls sebaga berut Mers, 990 : e,- - b - e,- + ˆ e 4. Kesmula Masala ecla daat datas dega berbaga metode, dataraa metode regres rdge rdge regresso. Hal dtau dar eteata model, dmaa metode regres rdge membera asl ag relatf leb ba dbadga dega metode uadrat terecl. + ˆ
8 Sr Har Daftar Pustaa Belsle, D.A., Ku, E., da Welsc, R.E, 980, Regresso Dagostcs. Jo Wle. New Yor. Hoerl, A.E da Keard, R.W., 970, Rdge Regresso: Based Estmato for Noortogoal Problems. Tecometrcs, Vol., o.. Marquardt, D.W., 970, Geeralzed Iverses, Rdge Regresso, Based LearEstmato, ad Noler Estmato. Tecometrcs, Vol., o. 3. Maso, R.L. da Gust, R.F., 985, Outler-Iduced Colleartes. Tecometrcs, Vol., o. 4. Mers, R.H, 990, Classcal ad Moder Regresso wt Alcatos. d Edto. PWS-KENT, Bosto. Neter, J., Wasserma, W. da Kuter, M.H., 990, Aled Lear Statstcal Models, Regresso, Aalss of Varace & Eermetal Desg, Rcard D. Irw Ic. Illos. Toa Coma. LTD, Too. Retas, E., 00, Stud Perbadga Metode Regres Rdge dega Kuadrat Treecl Parsal Pada Strutur Eoom da Tgat Kesra Pedudu Idoesa. Tda Dublasa, Tess Program Master, ITS, Surabaa. Waler, E. da Brc, J.B., 988. Ifluece Measure Rdge Regresso. Tecometrcs, 5: Volume No. November 009
ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
III. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
Bab 7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Dalam bdag te serg duma ersamaa suatu eomea alam ag dataa dalam ersamaa deresal basa (PDB Coto: Problem la awal: ( dega ( Y Problem la batas: g( dmaa a
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 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
PENAKSIR RASIO PROPORSI YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA
EAKIR RAIO ROORI AG EFIIE UTUK RATA-RATA OULAI ADA AMLIG ACAK BERTRATA Devr Maulaa *, Arsma Ada, Haosa rat Maasswa rogram Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu egetaua Alam Uveras Rau
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
ANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD
Jural as, Teolog da Idustr, Vol., No., Desember 04, pp. 48-57 IN 693-390 prt/in 407-0939 ole ANALII JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PAIEN RUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGREI GULUD
Regresi Logistik pada Data Rare Event
Prosdg Statsta ISSN 46-6456 Regres Logst ada Data Rare Evet Rud Rum Ar Wstara, Sulad, 3 Abdul Kudus,,3 Statsta, Faultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Ragga Malela No. Badug 46 e-mal: rud_ra@mal.com,
BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
Parameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized- Splines
Statsta, Vol. 8 No., 3 36 Me 008 Parameter Quatle-le dalam Pedugaa Area Kecl Melalu Pedeata Pealzed- Sles Kusma Sad Teaga Pegaar d Dearteme Statsta IPB, Bogor Jl. Merat, Kamus IPB Darmaga, Bogor 6680,
ISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b
ISSN: 088-687X 5 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA Mara Suc Ara a, Sr Haryatm b a rogram Stud edda Matemata FKI USD Kamus 3 aga, Yogyaarta 558, marasuc@usdacd b Jurusa
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
Estimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model
Jural ILMU DASAR Vol. 9 No. Jul 008 : 5-7 5 Estmator Robust S Pada Model Seemgl Urelated Regresso he S Robust Estmator Seemgl urelated Regresso Model Sulato Jurusa Matemata FMIPA Uverstas Arlagga ABSRAC
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
H dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Regresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja
Jural EKSONENSIAL Volume, Nomor, Me 0 ISSN 085-789 Regres Logst Ordal utu Megaalss Fator-Fator yag Memegaruh erlau Seual Remaa Ordal Logstc Regresso for Aalyss Factors of Ifluece Behavor Adolecet Seual
MEAN SQUARE ERROR TERKECIL DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA
MEA QUARE ERROR TERKEIL DARI KOMBIAI PEAKIR RAIO-PRODUK UTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLIG AAK BERTRATA R Kurat *, gt ugarto, Ruam Efed Maasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da
titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
BAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
Pemilihan 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
BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
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
Pemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat
D-390 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prt) Pemodela Aga Perah Beerja da Belum Perah Beerja d Jawa Tmur Megguaa Metode Regres Multvarat Arda Nur Lathfah, da Wahyu Wbowo Jurusa
Model Log Linier untuk Empat Dimensi. Log Linier Model for Four Dimentions
ural ESPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 015 SSN 085-789 Model Log Ler utu Empat Dmes Log Ler Model for Four Dmetos M. Ars Budyoo 1, Sr ayugs, a Puramasar 3 1 Maasswa Program Stud Statsta Faultas MPA
Prosiding Statistika ISSN:
Prosdg Statsta ISSN: 246-6456 Pemodela Aga Kemata Ba d Kabuate Kuga ahu 24 dega Regres Geeralzed Posso da RegresBomal Negatf Modelled Number Of Brth Mortalt I Kuga Resdece I 24 B Geeralzed Posso Regresso
Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas megea dasar-dasar teor ag aka dguaka dalam eulsa skrs, atu megea data hrark, model regres -level, model logstk, estmas arameter model logstk, uj sgfkas arameter
Analisis Aliran Daya
Darublc www.darublc.cm Aalss Alra Daa udarat udrham Dalam aalss ragaa lstr, dlaua dealsas. umber dataa sebaga sumber tegaga deal atau sumber arus deal, da beba dataa sebaga medas dega araterst ler. umber
Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., () 7-5 (-98X Prt) D-75 Pemodela Aga Prevales Kusta da Fator- Fator yag Memegaruh d Jaa mur dega Pedeata Geograhcally Weghted Regresso (GWR) Alefa Maulda Dzra, Sat
PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
Teknik Mengatasi Data Hilang pada Kasus Rancangan Blok Lengkapacak
Jural Sas Matemata da Statsta, Vol. 3, No., Jul 07 ISSN 693-390 prt/issn 407-0939 ole Te Megatas Data Hlag pada Kasus Racaga Blo Legapaca Rado Yedra, Muslm, Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog, UIN
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
BAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
KAJIAN ESTIMASI-M IRLS MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBOBOT HUBER DAN BISQUARE TUKEY PADA DATA KETAHANAN PANGAN DI JAWA TENGAH. Elen Dwi Pradewi 1, Sudarno 2
Kaa Estmas-M (Ele) KAJIAN ESTIMASI-M IRLS MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBOBOT HUBER DAN BISQUARE TUKEY PADA DATA KETAHANAN PANGAN DI JAWA TENGAH Ele Dw Pradew, Sudaro Alum Program Stud Statsta FSM Uverstas Dpoegoro
X, Y, yang diasumsikan mengikuti model :
PERBANDINGAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN REGRESI SPLINE DAN KERNEL Lls Laome Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Haluoleo Kedar 933 emal : ls@yaoo.com Abstrak Tulsa membaas model regres oarametrk utuk
BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA
9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta
Proses inferensi pada model logit Agus Rusgiyono. Abstracts
Proses eres ada model logt Agus Rusgoo Let dstrbuto wth Abstracts 3 rereset the resose o a omal radom varable o Beroull P P where s a arameter wth ukow value. Problems o estmatg used smallest square methods
ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, ahu 015, Halama 05-14 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa ANALISIS FAKOR FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KEJAHAAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOOR
Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Akaike s Information Criterion (The Best Regression ModelSelection UsingAkaike s Information Criterion)
Jural EKSPONENSIALVolume Nomor September 00 ISSN 085-789 Pemlha Model Regres Terba Megguaa Aae s Iformato Crtero (The Best Regresso ModelSelecto UsgAae s Iformato Crtero) M. Fathurahma Staf Pegaar Program
PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA
PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNA Srps dsaja sebaga salah satu syarat utu memperoleh gelar Sarjaa Sas Program Stud Matemata Oleh Layyatus
BAB 2 LANDASAN TEORI. 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
DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 2004
Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 24 Ar Pa Desva, 2 Marta Erd,2 Jurusa Matemata Faultas Sas da Teolog UIN Susa Rau E-mal:
(R.17) ESTIMASI SMOOTHING SPLINE PADA FUNGSI VARIANSI BERDISTRIBUSI GAMMA DALAM PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK
PROSIDING ISSN : 87-59. Semar Nasoal Statsta November Vol, November (R.7) ESIMASI SMOOHING SPLINE PADA FUNGSI VARIANSI BERDISRIBUSI GAMMA DALAM PENDEKAAN REGRESI NONPARAMERIK Sfrya Dose Program Stud Statsta
BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS
BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus
JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC
JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc
BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Hasbi Yasin Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP.
Pemlha Varabel (Hasb Yas) PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Hasb Yas Staf Pegajar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract Regresso aalyss s a statstcal aalyss that ams to
STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
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,
ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.
Prosdg Semar Nasoal Alkas Sas & Tekolog (SNAST) Yogakarta, 6 November 6 ISSN : 979 9X eissn : 54 58X ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE Noerat, Rka Herda,, Jurusa Statstka,
Bab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA RUANG n EUCLIDE
LOLLY SMLL RIMNN SUMS FUNGSI TRINTGRL HNSTOK-UNFOR P RUNG ULI Solh Program Stud Matemata Faultas Sas da Matemata UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag 575, sol_erf@yahoocom BSTRK I ths aer we study Hestoc-uford
Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]
![Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]](/thumbs/64/50715805.jpg "Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]")
Jural Sas da Matemata Vol (3): 58-63 () Fuctoally Small Rema Sums Fugs Tertegral Hestoc-uford ada [a,b] Solh, Sumato, St Khabbah 3,,3 Program Stud Matemata, FSM UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag, 575 E-mal:
E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum
6.1 Pegerta Umum Baya permasalaha yag dataya dyataa oleh lebh dar sebuah varabel. Hubuga atara dua atau lebh varabel dapat dyataa secara matemata sehgga merupaa suatu model yag dapat dguaa utu berbaga
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Me 016 ISSN 085-789 Peeraa Geeralzed Posso Regresso I Utu Megatas Overdsers Pada Regres Posso (Stud Kasus: Pemodela Jumlah Kasus Kaer Servs d Provs Kalmata Tmur) Alcato
LANDASAN TEORI. x R, untuk suatu fungsi f : R [0, )
LANDASAN TEORI Dalam baga aa dbahas teor-teor yag berata dega embahasa selautya, yag dbera dalam betu defs-defs, beberaa lema da teoremateorema etg Ruag Cotoh, Keada, da Peluag Defs (Percobaa Aca) Percobaa
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-159
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-15 Pemodela Fator-Fator Yag Beregaruh Terhada Prevales Balta Kurag Gz D Provs Jawa Tmur Dega Pedeata Geograhcally Weghted Logstc Regresso (GWLR
Digraf eksentris dari turnamen kuat
Dgraf esetrs dar turame uat Hazrul Iswad Departeme Matemata da IPA MIPA) Uverstas Surabaya UBAYA), Jala Raya Kalrugut, Teggls, Surabaya, e-mal : us679@wolfubayaacd Abstra Esetrstas eu) suatu tt u d dgraf
Regresi Kontinum dengan Prapemrosesan Transformasi Wavelet Diskret (Continum Regression with Discrete Wavelet Transformation Preprocessing)
Jural ILMU DASAR Vol 8 No Jul 7 : 3-9 3 Regres Kotum dega Prapemrosesa rasformas Wavelet Dsret (Cotum Regresso th Dscrete Wavelet rasformato Preprocessg) Setaa ) da Kharl Aar Notodputro ) ) Staf Pegaar
UKURAN DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN CURAH HUJAN UNUK PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKAAN REGRESI BAYES PCA Oleh : Ferr Kodo Lembag, Setawa 3 Suto 3 E-mal: free_maxluz6@ahoo.com, setawa@statsta.ts.ac.d,
BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk
5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh
Analisis 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
Pemodelan 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
Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube
Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu
METODE 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
BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen
BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu
Pemodelan 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
RELATIF EFISIENSI PENAKSIR MOMEN TERHADAP PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMATER BERDISTRIBUSI SEGITIGA. Haposan Sirait 1, Usman Malik 2 ABSTRAK
Relatf Efses Peaksr Mome Terhada Peaksr Maksmum Lkelhood RELATIF EFISIENSI PENAKSIR MOMEN TERHADAP PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMATER BERDISTRIBUSI SEGITIGA Haosa Srat, Usma Malk ABSTRAK Makalah
BAB 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
Regresi TELBS untuk Mengatasi Masalah Pencilan
8th Idustral Research Worshop ad Natoal Semar Polte Neger Badug July 6-7, 017 Regres TEBS utu Megatas Masalah Pecla Nurul Gusra 1, Frdaza, Nov Octavat 3 1,,3 Departeme Matemata FMIPA Uvestas Padjadjara
PENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP
PENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP Rosa Sey Yudasar Jurusa Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam,Uverstas Neger Surabaya rosaseywah@yahoo.com Drs. Hery Tr Sutato, M.S
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-127
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) D-7 ANALISIS HUBUNGAN DAN PEMODELAN LUAS PANEN PADI DENGAN INDIKAOR EL-NINO SOUHERN OSCILLAION (ENSO) DI KABUPAEN BOJONEGORO MELALUI PENDEKAAN
Prosiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA
Prosdg SPMIP. pp. 4-46, 6 ISBN : 979.74.47. PERKEMBNGN ESTIMTOR DENSITS NON PRMETRIK DN PLIKSINY Hasb Yas, Supart Staf PS Statsta, urusa Matemata, FMIP, UNDIP l. Prof. Sudarto, Kampus UNDIP Tembalag, Semarag
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode
11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA