Jurusan Matematika Universitas Riau, Riau 1 Kampus Binawidya Pekanbaru 28293, Indonesia Jurusan Matematika Universitas Riau, Riau 2 ABSTRACT
|
|
- Agus Budiaman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIAL YAG EFIIE UTUK VARIAI POPULAI PADA AMPLIG ACAK EDERHAA EXPOETIAL RATIO AD PRODUCT ETIMATIO FOR POPULATIO VARIACE I IMPLE RADOM AMPLIG Mega Elmaati * Firdau Hapoairait Rutam Efedi Jurua Matematika Uiverita Riau Riau Kampu Biawida Pekabaru 893 Idoeia Jurua Matematika Uiverita Riau Riau ABTRACT Thi paper dicue three etimator for etimatig populatio variace i imple radom amplig without replacemet ie epoetial ratio ad product etimator uig auiliar variable Furthermore the Mea quare error obtaied from each etimator will be compared to obtai a relativel more efficiet etimator Keword: variace without replacemet efficiet etimator ABTRAK Makalah ii membaha tiga peakir variai populai pada amplig Acak ederhaa tapa pegembalia aitu peakir raio ekpoeial da peakir produk ekpoeial dega megguaka parameter varibel tambaha elajuta Mea quare error dari maig maig peakir aka dibadigka utuk medapatka peakir ag relative efiiei Katakuci: variai tapa pegembalia peakir efiiai PEDAHULUA uatu populai berukura berkarakter Y aka ditakir variaia dega metode amplig acak ederhaa tapa pegembalia Dari uit aggota populai aka diambil uit ampel kemudia diperoleh variai ampel uatu peakir ag baik beraal dari ampel ag berifat repreetatif aitu ampel dapat mewakili parameter populai Ketelitia peakir dapat ditigkatka dega memperbear ukura ampel amu cara ii tidak efektif Utuk itu perlu diguaka uatu metode peakira dega memafaatka iformai dari karakter tambaha ag berkorelai dega variable peelitia di ataraa aitu metode raio da produk Pada metode terebut uatu karakter tambaha X ag berkorelai dega variable peelitia Y diperoleh utuk etiap uit dalam ampel dega parameter populai X telah diketahui Ketika karakter tambaha berkorelai poitif dega variable peelitia maka metode raio merupaka metode ag cocok utuk meakir variai populai Pada metode produk karakter tambaha berkorelai egative dega variable peelitia Kedua metode terebut dapat 8
2 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak meigkatka ketelitia uatu peakir mekipu peakir ag dihailka merupaka peakir bia Jika terdapat beberapa peakir ag berifat bia maka utuk memperoleh peakir ag efiie dibadigka ilai Mea quare Error (ME)-a Peakir ag memiliki ilai ME ag terkecil merupaka peakir ag lebih efiie [:h] AMPLIG ACAK EDERHAA amplig acak ederhaa merupaka metode utuk megambil ampel dari populai ehigga etiap eleme dari data populai mempuai keempata ag ama utuk diambil uatu populai ag berkarakter Y dega ukura populai peluag terambila adalah uit da aka diambil ampel berukura uit maka peluag tiap uit terambil kedalam ampel adalah Pegambila ampel dapat dilakuka dega atau tapa pegembalia [:h] Jika pegambila ample dilakuka dega pegembalia ada kemugkia data ag telah terambil aka terambil kembali mejadi aggota ampel ehigga hail ag diperoleh kurag repreetatif Oleh karea itu pada umuma amplig dilakuka tapa pegembalia agar haila lebih akurat Pada amplig acak ederhaa tapa pegembalia peluag atu dari uit aka terambil mejadi ampel pada pearika pertama adalah elajuta pada pearika kedua peluag atu dari uit iaa ag aka terambil adalah uit terambil pada pegambila ke- kali adalah da eterua ehigga peluag dari C [:h] Teorema [] Apabila adalah rata-rata ampel ag diambil ecara amplig acak ederhaa tapa pegembalia maka variaidari dega otai dega Bukti: Dapat dilihat pada [] Teorema [4] Apabila ederhaa maka variai dari V = i Y i V adalah merupaka variai ampel ag diambil ecara amplig acak dilambagka dega otai V adalah 9
3 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak dega pq V 4 40 p i Y i X p i Y i X i i i q q p q merupaka bilaga bulat poitif Bukti: Dapat dilihat pada [4] 3 PEAKIR RAIO DA PRODUK EDERHAAUTUK VARIAI POPULAI Ketelitia peakir dapat ditigkatka dega memperbear ukura ampel amu cara ii tidak efektif Utuk itu perlu diguaka uatu metode peakira dega memafaatka iformai dari karakter tambaha ag berkorelai dega variable peelitia di ataraa aitu metode raio da produk Pada metode terebut uatu karakter tambaha X ag berkorelai dega variable peelitia Y diperoleh utuk etiap uit dalam ampel dega parameter populai X telah diketahui Ketika iformai pada karakter tambaha berkorelai poitif dega variable peelitia maka metode raio merupaka metode ag cocok utuk meakir variai populai Raio atara variai populai berkarakter Y dega variai populai berkarakter X adalah R Peakir dari R dilambagka dega otai Rˆ adalah Rˆ Aumika bahwa variai populai etara dega variai ampel ehigga diperoleh 0
4 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak ˆ ˆ diebut peakir raio ederhaa utuk variai populai ag dilambagka dega otai ˆR da dirumuka ebagai berikut ˆ R Jika karakter tambaha X berkorelai egative dega variable peelitia Y maka diguaka metode produk utuk meakir variai populai Produk atara variai populai berkarakter Y dega variai populai berkarakter X adalah P Peakir dari P dilambagka dega otai Pˆ adalah ˆ P Aumika variai populai etara dega variai ampel diperoleh ˆ = = ˆ otai merupaka peakir produk ederhaa utuk variai populai dilambagka dega ˆP da dirumuka dega ˆ P 4 BIA DA ME PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIALUTUK VARIAI POPULAI elajuta aka dibaha bia da ME dari peakir raio da produk ekpoeial utuk variai populai pada amplig acak ederhaa Peakir raio da produk ekpoeial ag diajuka aitu Peakir raio ekpoeial tipe aitu
5 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak ˆ Re ep () Dega 0 mejadi miimum merupaka ilai ag ditetuka edemikia higga ME dari peakir Peakir raio ekpoeial tipe aitu X ˆ ep Re () X Peakir produk ekpoeial aitu ˆ Pe ep X (3) X Bia da ME peakir raio ekpoeial tipe pada peramaa () aitu ˆ B ˆ 4 ME 40 * ME Re miimum ketika ehigga diperoleh ˆ 4 mi ME 40 (4) Bia da ME peakir raio ekpoeial tipe pada peramaa () aitu ˆ 3 C C B Re 4 Re 40 (5) 4 4 ME C C Bia da ME peakir produk ekpoeial pada peramaa (3) aitu
6 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak B C C 4 4 ME 40 C C (6) 4 5 PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIAL YAG EFIIE Apabila terdapat beberapa peakir ag berifat bia maka utuk meetuka peakir ag lebih efiie dapat dilakuka dega cara membadigka ME dari maigmaig peakir Dalam membadigka ME diguaka efiiei relative dari Re terhadap Re Re terhadap da terhadap uatu peakir dikataka efiie apabila mempuai ME ag terkecil a Perbadiga ME dega ME Re Dari peramaa (4) da (5) diperoleh Re lebih efiie dari Re jika C < 4 4C b Perbadiga ME Re dega ME (7) Dari peramaa (5) da (6) diperoleh lebih efiie dari Re jika c Perbadiga ME dega ME Re Dari peramaa (4) da (6) diperoleh (8) lebih efiie dari jika C < 4 4C (9) Cotoh Diketahui data megeai frekuei kujuga (Y) da pedapata (X) dari pegujug objek wiata Air Terju Guruh Gemurai di Kecamata Kuata Mudik Kabupate Kuata igigi dari 00 repode dega megaggap data terebut merupaka data populai Dari data terebut aka ditakir variai frekuei kujuga dega pegambila ampel ebaak = 40 repode Utuk meigkatka ketelitia 3
7 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak peakir diperluka iformai dari karakter tambaha ag telah diketahui ebeluma aitu rata-rata da variai pedapata pegujug Pada data terebut Y berkorelai dega X ehigga metode raio da produk ekpoeial merupaka metode ag cocok utuk meakir variai Tabel : Frekuei Kujuga da Pedapata Pegujug Objek Wiata Air Terju Guruh Gemurai di Kec Kuata Mudik Kab Kuata igigi o Frekuei Kujuga (Y) Pedapata Pegujug (X) o Frekuei Kujuga (Y) Pedapata Pegujug (X)
8 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak Jumlah 7 48 umber: [3] Y : Frekuei kujuga objek wiata Air Terju Guruh Gemurai di Kecamata Kuata Mudik Kabupate Kuata igigi (kali/tahu) X : Pedapata pegujug objek wiata Air Terju Guruh Gemurai (juta/tahu) Dari data pada Tabel diperoleh ilai parameter ag diperluka utuk meakir variai frekuei kujuga objek wiata Air Terju Guruh Gemurai Tabel : Parameter dari Populai 00 C 057 Y X Berdaarka ilai ag diperoleh pada Tabel maka dapat ditetuka peakir ag palig efiie dari ketiga peakir ag telah dibaha dega cara meubtituika ilai-ilai terebut kearat-arat efiiei pada peramaa (7) (8) da (9) ehigga diperoleh a lebih efiie dari jika 5 Re b lebih efiie dari jika Re 5
9 Proidig emirata05 bidag MIPA BK-PT Barat Uiverita Tajugpura Potiaak c lebih efiie dari jika Peakir ag efiie dapat juga ditetuka dega meghitug ME dari ketiga peakir Berdaarka ilai-ilai dari Tabel diperoleh ME dari ketiga peakir Tabel 3: ilai Takira da ME utuk Ketiga Peakir Peakir ilai Takira ME Re Dari Tabel 3 diperoleh bahwa ˆ ME ˆ ME ˆ ME Pe merupaka takira ag palig medekati parameter Re Re da ilai takira dari 6 KEIMPULA ilai ME diperoleh utuk peakir raio ekpoeial tipe peakir raio ekpoeial tipe da peakir produk ekpoeial utuk variai populai pada amplig acak ederhaa tapa pegembalia Kemudia maig-maig ME dibadigka ehigga dapat diimpulka utuk data pada Tabel diperoleh bahwa peakir produk ekpoeial palig efiie dibadigka kedua peakir laia jika arat efiiei terpeuhi 7 PUTAKA [] Aghar A A aaullah M Haif Geeralized Epoetial Tpe Etimator for Populatio Variace i urve amplig Revita Colombiaa de Etaditica 04; 37(): 3-4 [] Cochra WG Tekik Pearika ampel Edii ke Tiga Terj dari amplig Techique oleh Rudiaah & Erwi R Oma Jakarta UI-Pre; 99 [3] Julima D Aalii Permitaa Objek Wiata Air Terju Guruh Gemurai Kecamata Kuata Mudik Kabupate Kuata igigi dega Metode Biaa Perjalaa Pekabaru: kripi Fakulta Ekoomi Uiverita Riau; 03 [4] ukhatme PV amplig Theor of urve with Applicatio ew Delhi: The Idia Coucil of Agricultural Reearch; 957 6
PENAKSIR RASIO UNTUK VARIANSI POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL DARI KARAKTER TAMBAHAN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
PEAKIR RAIO UTUK VARIAI POPULAI MEGGUAKA KUARTIL DARI KARAKTER TAMBAHA PADA AMPLIG ACAK EDERHAA Ari Elvita *, Arima Ada, Hapoa irait Mahaiwa Program Matematika Doe Jurua Matematika Fakulta Matematika da
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO DAN PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK VARIANSI POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIAL YAG EFIIE UTUK VARIAI POPULAI PADA AMPLIG ACAK EDERHAA Mega Elmaanti 1* Firdau Hapoan irait 1 Mahaiwa Program 1 Matematika Doen Juruan Matematika Fakulta Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
Lebih terperinciPENAKSIR VARIANSI POPULASI YANG EFISIEN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI
PENAKIR VARIANI POPLAI YANG EFIIEN PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGNAKAN KOEFIIEN REGREI Neneng Gutiana Rutam Efendi Harion Mahaiwa Program Matematika Doen Juruan Matematika Fakulta Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN
INTERVAL KEPERCAYAAN Tujua utama diambil ebuah ampel dari ebuah populai adalah utuk memperoleh iformai megeai parameter populai.. Ada cara meetuka parameter populai yaitu peakira da pegujia hipotei. Peakira
Lebih terperinciPendugaan Parameter 1
Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
STATISTIK INFERENSIAL Prof. Dr. H. Almadi Syahza, SE., MP Email: ayahza@yahoo.co.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN EKONOMI FKIP UNIVERSITAS RIAU DISTRIBUSI SAMPLING 2 Bagia I Statitik Iduktif Metode da Ditribui
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan
PENDUGAAN PARAMETER Ledhyae Ika Harlya Jurua Pemafaata Sumberdaya Perikaa da Kelauta Uiverita Brawijaya 03 Statitik Ifereia Mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO DAN PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SISTEMATIK
PENAKI AIO DAN PODUK ANG EFIIEN UNTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLING AAK ITEMATIK D. L. Pratiwi *, A. Ada,. ugiarto Mahasiswa Program Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua
Lebih terperinciBAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai
3 BAB II ESTIMASI STATISTIK. Pegertia Etimai a. Etimai merupaka uatu metode dimaa kita dapat memperkiraka ilai Populai dega memakai ilai ampel. b. Etimai merupaka kegiata pearika keimpula tatitik yag berawal
Lebih terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA V. M. Vidya *, Bustami, R. Efedi Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model
3 BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Tujua peelitia ii yaki membadigka kemampua berpikir kriti dega kemampua berpikir kreatif dega megguaka dua model pembelajara yaitu model pembelajara berbai maalah
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA ADAPTIF CLUSTER
PEAKI AIO UTUK ATA-ATA POPUAI PADA AMPIG ACAK BETATA ADAPTIF CUTE Dita Ardii uam Efedi Buami Maasisa Program Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetaua Alam Uiversitas iau Kampus
Lebih terperinciPengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi
Pegujia Hipotei utuk eliih dua ilai tegah populai Hipotei Hipotei atu arah: H 0 : - 0 v H : - < 0 H 0 : - 0 v H : - > 0 Hipotei dua arah: H 0 : - = 0 v H : - 0 Statitik uji z h ( ( ) ) 0 Formula klik diketahui
Lebih terperinciSelang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil
Statitika, Vol. 8 No. 1, 13 17 Mei 008 Selag Kepercayaa dari Parameter Ditribui Log-Normal Megguaka Metode Boottrap Peretil Akhmad Fauzy Jurua Statitika FMIPA Uiverita Ilam Idoeia Yogyakarta Abtract I
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibaa daar-daar teori yag aka diguaka dalam peulia kripi ii, yaitu megeai metode peakira maximum likeliood, metode peakira oit maximum likeliood da fier iformatio..1
Lebih terperinciBAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F
BAB III AALISIS EMODELA ATRIA HAULER EGAGKUTA OVERBURDE ADA JALA 7F 3.. edahulua ada Bab II telah dijelaka beberapa teori yag diguaka utuk melakuka aalii yag tepat dalam memecahka maalah yag ada. ada bab
Lebih terperinciA. PENGERTIAN DISPERSI
UKURAN DISPERSI A. PENGERTIAN DISPERSI Ukura diperi atau ukura variai atau ukura peyimpaga adalah ukura yag meyataka eberapa jauh peyimpaga ilai-ilai data dari ilaiilai puatya atau ukura yag meyataka eberapa
Lebih terperinciDiagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui
Statitika, Vol. No., 5 6 Mei Diagram Kedali Simpaga Baku Ekak utuk Proe Berditribui Normal dega Parameter Diketahui Aceg Komarudi Mutaqi, Suwada Program Studi Statitika Fakulta MIPA Uiverita Ilam Badug,
Lebih terperinciESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga
ESTIMASI Salah atu aek utuk mearik keimula megeai uatu oulai dega memakai amel yag diambil dari oulai terebut megguaka etimai (eakira) Jika arameter oulai diimbolka dega θ maka θ yag tidak diketahui hargaya
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Al Azhar-3
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populai da Sampel Peelitia Populai dalam peelitia ii adalah emua iwa kela I IPA SMA Al Azhar-3 Badar Lampug tahu ajara 0/0 yag berjumlah 48 iwa da terebar dalam empat kela.
Lebih terperinciMetode Statistika Pertemuan IX-X
/7/0 Metode Statitika Pertemua IX-X Statitika Ifereia: Pedugaa Parameter Populai : Parameter Cotoh : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ditribui amplig PENDUGA TAK
Lebih terperinciPendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO
Pedugaa Parameter HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Kompetei meyebutka klp ifereia tatitika & ruag ligkupya mejelaka metode pedugaa klaik da yarat-yarat peduga yag baik pada pedugaa
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar
7 III. METDE PENELITIAN A. Populai Peelitia Populai peelitia ii yaitu eluruh iwa kela MA Negeri Badar Lampug dega ampel kela, pada emeter geap Tahu Pelajara 0/0. B. ampel Peelitia Tekik pegambila ampel
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 terperinciMetode Statistika Pertemuan XI-XII
/4/0 Metode Statitika Pertemua XI-XII Statitika Ifereia: Pegujia Hipotei Populai : = 0 Butuh pembuktia berdaarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : 5 Ok, itu adalah pegujia hipotei,
Lebih terperinciSOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial
SOAL PELATIHAN. Jelaka pegertia hipotei?. Seorag peeliti biaaya tertarik meguji atu hipotei dari eam alteratif hipotei. Sebutka eam alteratif hipotei terebut? 3. Apa yag dimakud dega pegujia hipotei? 4.
Lebih terperinciA. Interval Konfidensi untuk Mean
ESTIMASI INTERVAL A. Iterval Kofidei utuk Mea Defiii Jika ˆ merupaka etimator utuk parameter da P ˆ ˆ, maka ˆ ˆ diebut Dimaa iterval kofidei(-)00% utuk. :- koefiie kofidei ˆ, ˆ bata iterval tigkat kealaha
Lebih terperinciPENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN
PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka
Lebih terperinciMINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL
MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL Tujua Itrukioal Umum :. Mahaiwa mampu memahami apa yag dimakud dega pedugaa iterval. Mahaiwa mampu memahami pedugaa iterval utuk ample bear da utuk ample kecil 3. Mahaiwa
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 terperinciA.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata
A.Iterval Kofidei pada Seliih Rata-rata. Bila kita mempuyai da maig-maig adalah mea ample acak beba berukura da yag diambil dari populai dega ragam da diketahui, maka elag kepercayaa 00-% bagi - adalah
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
Lebih terperinci--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University
--Fiherie Data Aalyi-- Perbadiga ragam By. Ledhyae Ika Harlya Faculty of Fiherie ad Marie Sciece Brawijaya Uiverity Tujua Itrukioal Khuu Mahaiwa dapat megguaka aalii tatitika ederhaa dega berfoku ukura
Lebih terperinciTeori Penaksiran. Oleh : Dadang Juandi
Teori Peakira Oleh : Dadag Juadi Pedahulua Ada metode iferei : metode klaik da metode Baye dalam meakir arameter oulai Dalam metode klaik iferei didaarka ada iformai yag dieroleh melalui amel acak Dalam
Lebih terperinciTeori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin
Teori Peakira Oleh : Dewi Rachmati Pedahulua Ada metode iferei : metode klaik da metode Baye dalam meakir arameter oulai Dalam metode klaik iferei didaarka ada iformai yag dieroleh melalui amel acak Dalam
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 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 terperinciPendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
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 terperinciPENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH
PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH PENDUGAAN PARAMETER Populai : Parameter Sampel : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ebara cotoh PENDUGA TAK BIAS DAN MEMPUNYAI
Lebih terperinci1. Ilustrasi. Materi 2 Pendugaan Parameter
Materi Pedugaa Parameter. Ilutrai Ifereia Statitika : Mecaku emua metode yag diguaka utuk earika keimula atau geeraliai megeai oulai dega melakuka egambila amel (amlig) Etimai / Pedugaa Parameter Yaitu
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto
Tue 0/04/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato Estimasi : salah satu cara megemukaka peryataa iduktif (meyataka karakteristik populasi dega meggu aka karakteristik yag didapat dari cuplika).
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciMENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB
LAPORAN PENELITIAN KOMPETITIF DOSEN BERSAMA MAHASISWA MENENTUKAN SPECTRUM SUATU GRAF BERBANTUAN MATLAB KETUA TIM PENELITI ABDUSSAKIR, M.Pd JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM
Lebih terperinciTetapi apabila n < 5% N maka digunakan :
Jei- jei pedugaa Iterval:. Pedugaa Parameter dega ampel bear (>30) a. Pedugaa terhadap parameter rata-rata Diketahui; z Maka; Z Z Tetapi apabila tadard deviai populai tidak diketahui, maka diguaka tadar
Lebih terperinciUJI KUALITAS MINYAK GORENG BERDASARKAN INDEKS BIAS CAHAYA MENGGUNAKAN ALAT REFRAKTOMETER SEDERHANA
48 D. R. Praetyo et al. Uji Kualita Miyak Goreg Berdaarka Idek Bia Cahaya UJI KUALITAS MINYAK GORENG BERDASARKAN INDEKS BIAS CAHAYA MENGGUNAKAN ALAT REFRAKTOMETER SEDERHANA Dody Rahayu Praetyo * Mahardika
Lebih terperinciStatistika 2. Pendugaan Parameter. 1. Ilustrasi. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.
Statitika Toik Bahaa: Pedugaa Parameter Oleh : Edi M Pribadi, SP, MSc E-mail: edi_m@taffguadarmaacid edi_m@ymailcom Ilutrai Statitika Ifereia : Mecaku emua metode yag diguaka utuk earika keimula atau geeraliai
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
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 terperinciFisika Statistik. Jumlah SKS : 3. Oleh : Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Mulawarman
Fiika Statitik Jumlah SKS : 3 Oleh : Rahmawati M, S.Si., M.Si. Jurua Fiika Fakulta Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiverita Mulawarma Pertemua 2 da 3 Pedahulua (Termodiamika) 2. Statitik Maxwell-Boltzma.
Lebih terperinciPedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS
PENAKIR RAIO YANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFIIEN KURTOI abarah * Haro H rat Mahawa Program Matematka Doe Jurua Matematka Fakulta Matematka da
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciMATERI DAN METODE. Gambar 1. (a). Kambing PE Kondisi A, (b). Kambing PE Kondisi B, (c). Kambing PE Kondisi C, (d). Kambing PE Kondisi D.
MATERI DAN METODE Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakaaka elama bula, yaitu dari bula Jauari ampai Februari 0. Pelakaaa peelitia dilakuka di peteraka kambig perah Cordero, peteraka kambig perah
Lebih terperinciBAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h
BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM 4.1 Peduga dega Kerel Seragam Pada bab ii diguaka peduga dega kerel eragam. Hal ii karea aya belum berail memperole ebara aimtotik dari
Lebih terperinciHOMOMORFISMA RING DERET PANGKAT TERITLAK MIRING
J. Sai MIPA Agutu 2009 Vol. 5 No. 2 Hal.: 9-24 ISSN 978-873 HOMOMORFISMA RING DERET PANGKAT TERITLAK MIRING Ahmad Faiol Jurua Matematika FMIPA Uiverita Lampug Badar Lampug 3545 Idoeia Email: faiol_mathuila@yahoo.co.id
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 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 METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Metode peelitia yag diguaka dalam kripi ii adalah metode peelitia kuatitatif ekperime yag berdeai pottet-oly cotrol deig, karea tujua dalam peelitia ii utuk mecari
Lebih terperinci1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus
ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai
Lebih terperinciBab II Landasan Teori
Bab II adaa eori Bab ii meyajika kajia item da teori-teori yag aka medaari da diguaka dalam mecari betuk model tereduki. Beberapa hal yag aka dikaji dalam bab ii adalah item PV da beberapa teori daar yag
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. KERANGKA PEMIKIRAN. Penelitian ini menggunakan model persamaan simultan karena memiliki lebih dari
III. KERANGKA EMIKIRAN 3.1. Keragka Teoriti Kompoe utama paar bera mecakup kegiata produki da koumi. eelitia ii megguaka model peramaa imulta karea memiliki lebih dari atu variabel edoge/peramaa. Berikut
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi
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 terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciSampling Process and Sampling Distribution Inference : Point and Interval Estimates. Pertemuan 2
Samplig Process ad Samplig Distributio Iferece : Poit ad Iterval Estimates Pertemua 1 CAKUPAN MATERI: Pemahama tetag Samplig Sampel Acak Sederhaa (Simple Radom Samplig SRS) Estimasi Titik (Poit Estimatio)
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 terperinciBab6 PENAKSIRAN PARAMETER
Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER MENAKSIR RATARATA μ Mialka kita memuyai ebuah oulai berukura N dega ratarata µ da imaga baku σ Dari oulai ii arameter ratarata µ aka ditakir Utuk keerlua ii,ambil ebuah amel acak
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 terperinciSUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGEN. Sangadji* 1
Summabilita Cearo pada Operai Dere Diverge (Sagadji) SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGE Sagadji* ABSTRAK SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGE Bayak orag uka membicaraka tetag deret
Lebih terperinciINFERENSI STATISTIK Inferensi statistik mencakup semua metode yang digunakan dalam penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi.
INFERENSI STATISTIK Iferei tatitik mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai populai. Iferei Statitik Pedugaa Parameter Pegujia Hipotei PENDUGAAN PARAMETER Pedugaa parameter
Lebih terperinciDistribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N,
DISTRIBUSI SAMLING opulasi da Sampel opulasi : totalitas dari semua objek/ idividu yg memiliki karakteristik tertetu, jelas da legkap yag aka diteliti Sampel : bagia dari populasi yag diambil melalui cara-cara
Lebih terperinciOBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek ternak yang digunakan adalah itik Damiaking jantan dan betina
1 III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Objek da Perlegkapa Peelitia 3.1.1. Objek Peelitia Objek terak yag diguaka adalah itik Damiakig jata da betia produktif dega umur lebih dari 7 bula di Kampug Teras
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 terperinciSTATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1)
STATISTICS Cofidece Iterval (Retag Keyakia) Cofidece Iterval () Etimai Parameter Ditribui abilita memiliki ejumlah parameter. Parameter-parameter tb umumya tak diketahui. Nilai parameter terebut diperkiraka
Lebih terperinciSIFAT SIFAT TRANSFORMASI LINEAR DARI R KE R
SIF SIF RNSFORMSI LINER m DRI R KE R Diuu utuk memeuhi uga Mata Kuliah ljabar Liear Doe Pegampu : Dr. Suroo, M. Pd Diuu oleh : Kelompok. ge Chritie rii ( 84.55 ). dik Setyo Nugroho ( 84.65 ). Beti Lutvi
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 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 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 terperinciESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN
8/8/0 IE 305 tatistika Idustri LOGO ETIMAI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN Elty arvia, T.,MT. Fakultas Tekik Jurusa Tekik Idustri Uiversitas Kriste Maraatha Badug LT arvia/esi Tujua 3 4 5 6 Medefiisika
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Berdaarka rumua maalah pada BAB I, peelitia kuatitatif ii bertujua utuk megetahui efektivita metode pembelajara dicovery dega megguaka Papa Tempel egi Empat
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE ESTIMASI M DAN ESTIMASI MM (METHODE OF MOMENT) PADA REGRESI ROBUST
PERBANDINGAN METODE ESTIMASI M DAN ESTIMASI MM (METHODE OF MOMENT) PADA REGRESI ROBUST Arlida Amalia Dewayati 1), Edy Widodo 2) 1) Mahaiwa Statitika Uiverita Ilam Idoeia, 2) Doe Statitika Uiverita Ilam
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciBAB IV APLIKASI METODE CALLBACK. Dalam bab sebelumnya telah dibahas mengenai cara mengatasi
BAB IV APLIKASI METODE CALLBACK Dalam bab sebelumya telah dibahas megeai ara megatasi orespo yaitu dega melakuka allbak pada respode yag tidak merespo. Callbak pada peelitia ii dibatasi haya sampai t =
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH. telepon PT. Pos Indonesia cabang Kebon Jeruk, Jakarta Barat dan melihat
BAB 3 METODOLOGI EMECAHAN MASALAH 3. Meetapka Ukura Kierja Dalam ebuah item atria, ada dua kompoe yag petig, yaitu populai dari pelagga bagaimaa mereka memauki item atria yag ada da waktu pelayaa itu ediri
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
A III METODOLOGI PENELITIAN A. Jei da Deai Peelitia. Jei Peelitia Jei peelitia ii adalah peelitia ekperime. Metode peelitia ekperime merupaka metode peelitia yag diguaka utuk mecari treatmet (perlakua)
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,
45 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas I MIA MA Negeri Kampar, pada bula April-Mei 05 semester geap Tahu Ajara 04/05 B. ubjek da Objek Peelitia ubjek dalam
Lebih terperinciTri Handhika dan Murni Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Universitas Gunadarma, Depok, 16424
Saiika PEGGUAA METODE DIRECT SAMPLIG DA IVERSE SAMPLIG DALAM MEGESTIMASI UKURA POPULASI KUCIG DI PERUMAHA BUKIT RIVARIA SAWAGA DEPOK PADA BULA DESEMBER 009 Tri Hadhika da Muri Pua Sudi Kompuai Maemaika
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 terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinci