Jurnal Sains & Matematika Vol.15 No.4, 2007 ISSN
|
|
- Glenna Halim
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... Pemlha Threshol Optmal paa Estmator Regres Wavelet thresholg ega Proseur U Hpotess Multpel Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso 3 3 Sta urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata FMIPA UNDIP ABSTRAK-- Msala X Y ata pegamata epee yag megut moel Y = (X )+є =.. ega ugs regres yag belum etahu a varabel raom epee ega mea 0 a vara. Fugs apat estmas ega peeata parametr a o parametr. Paa maalah laua estmas ega peeata o parametr. Peeata o parametr yag guaa aalah ega metoe wavelet shrage atau metoe wavelet thresholg. Paa estmas ugs ega metoe wavelet thersholg yag palg oma meetua tgat emulusa estmator aalah la threshol. Nla threshol yag ecl membera estmas ugs yag sagat ta mulus seaga la threshol yag besar membera estmas ugs yag sagat mulus. Oleh area tu perlu plh la threshol optmal utu meetua estmas ugs yag optmal. Salah satu cara utu meetua la threshol optmal ega u hpotess multpel. Paa u hpotess multpel besarya la threshol pegaruh oleh la sgas alpha. Nla alpha yag ecl meghasla la threshol optmal yag besar sehgga hasla ugs yag ceerug lebh mulus a sebalya. Kata uc: estmator wavelet thresholg u hpotess multpel PENDAHULUAN Betu moel regres o parametr staar ar ata observas X Y aalah : Y X () ega X varabel pretor Y varabel respo ugs regres yag ta etahu a varabel raom epee ega mea 0 a vara. Karea ugs regres yag ta etahu maa perlu estmas. Fugs apat estmas salah satuya ega peeata o parametr. Peeata o parametr yag suah populer aalah metoe erel a metoe Fourer. Paa peeata megasumsa bahwa ugs termuat alam elas ugs mulus artya mempuya turua yag otu. Sehgga a ugsya ta mulus metoe urag ba utu guaa. Peeata o parametr yag apat megatas euraga metoe erel a eret Fourer alah metoe wavelet. Dalam metoe wavelet asumsa ugs yag aa estmas apat tegrala secara uarat. a ega metoe wavelet ugs yag aa estmas apat berupa ugs mulus maupu ta mulus. Estmator wavelet ar regres o parametr aalah pegembaga ar estmator regres eret Fourer a estmator erel. Estmator wavelet ser beaa mea ua macam yatu estmator wavelet ler a estmator wavelet o ler. Meurut Supart a Subaar [9] estmator wavelet oler meml la Error Kuarat Rata-rata Tertegras / Itegrate Mea Square Error (IMSE) yag merupaa salah satu uura ebaa ar estmator lebh cepat meuu ol arpaa IMSE wavelet ler. Sela tu bla baga ega metoe Fourer estmator wavelet o ler mampu megestmas ugs ba mulus maupu ta mulus. Estmator wavelet o ler sebut uga ega estmator wavelet shrage atau estmator wavelet thresholg. Prsp ar estmator wavelet thresholg mempertahaa oese wavelet yag laya lebh besar ar suatu la threshol tertetu a megabaa oese wavelet yag ecl. Selautya meurut Oge [8] oese yag besar guaam utu mereostrus estmator ugsyag car. Paa estmas ugs ega metoe wavelet thresholg tgat emulusa estmator tetua oleh pemlha ugs wavelet level resolus ugs thresholg a parameter threshol. Namu yag palg oma meetua tgat emulusa estmator aalah parameter threshol. Nla threshol yag ecl membera estmas ugs yag sagat ta mulus ( uer smooth ) seaga la threshol yag besar membera estmas yag sagat mulus ural Sas & Matemata Vol.5 No.4 007
2 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... ( over smooth ). Oleh area tu perlu plh la threshol yag optmal. Tulsa membahas peetua la threshol optmal paa estmator wavelet thresholg utu ugs regres o parametr ega proseur u hpotess multpel berut sat-sat a cotoh smulasya ega megguaa program S+Wavelets or Wows. Estmator Deret Fourer. Dasumsa bahwa L (R) ega L (R) = : x. Desa sebuah hasl al alam paa ruag L (R) aalah ugs yag megasosasa blaga rl g ega masg-masg pasaga ugs (x) a g(x) paa L (R). Hasl al alam L (R) ar ua ugs a orma sebuah ugs esa g (x)g(x)x a ( ) x. Meurut Vetterl a Kovacevc [0] L (R) merupaa ruag Hlbert. sstem ortoormal Aaa... legap (CONS) ar L (R) maa sembarag L (R) apat yataa sebaga ega Parseval maa a memeuh ettas. Karea x sehgga 0 utu. Oleh area tu apat eat oleh utu blaga bulat cuup besar. Khususya a L [0] maa apat eat ega eret Fourer a0 a cos b s () ega oese Fourer a cos(.) cos x =0 a b s(.) s( x) x =. a X Y merupaa ata observas epee mempuya moel () ega X a X 0 maa estmator eret Fourer ar regres g aalah ˆ aˆ aˆ 0 cos bˆ s ega ~ aˆ ( X )cos(.) ega = 0 a ˆ ~ b ( X )s(.) ega =3. Dalam hal â a bˆ merupaa estmator ta bas ar a a b. Fugs Wavelet. Fugs wavelet aalah suatu ugs matemata yag mempuya sat- sat tertetu ataraya beroslas setar ol (sepert ugs sus a cosus) a terloalsas alam oma watu artya paa saat la oma relat besar ugs wavelet berharga ol. Fugs wavelet beaa atas ua es yatu wavelet ayah () a wavelet bu () yag mempuya sat: x a x 0. Dega latas a a traslas teger wavelet ayah a wavelet bu melahra eluarga wavelet yatu (x) (p ) (p x ) a (x) (p ) (p x ) utu suatu salar p>0 a tapa megurag eumuma apat ambl p= sehgga / (x) ( x ) a (x) / ( x ). Fugs (x) a (x) mempuya sat ega ural Sas & Matemata Vol.5 No ' (x) x x) (x)x 0 ( ' ' '' (x) x a 0 a. ' ' Cotoh wavelet palg seerhaa aalah wavelet Haar yag mempuya rumus
3 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... 0 x / ( x) / x 0 x yag la a 0 x 0 x yag la. (3) Beberapa cotoh wavelet sela wavelet haar ataraya aalah wavelet Daubeches (Daublet) symmetrs (Symmlet) a Coma (Colet). Vsualsas beberapa wavelet apat tuua paa gambar 3 berut: Gambar 3. Vsualsas beberapa Wavelet Aalss Multresolus. Aalss multresolus L (R) aalah ruag baga tertutup {V Z} yag memeuh ) V - V - V 0 V V ) Z V = {0} Z V = L (R) ) V (.) V v) V0 (. ) V0 Z v) Terapat sebuah ugs V0 sehgga (. ) Z membetu bass 0 ortoormal utu V 0 maa utu semua Z (x) x. a {V Z} aalss multresolus ar L (R) maa aa bass ortoormal ; Z utu L (R): / ( x ) sehgga utu semua paa L (R) P P. Z x c yatu yag turua ar x. ( ) Z Abat. Bla aalah ugs sala yag membagu aalss multresolus a ψ(x) ( ) c (x) Z maa eomposs e alam wavelet ortoormal utu sembarag L (R) apat laua mea c o o ψ Z o Z (4) ega c o o a. Estmator Wavelet Ler. a terapat seumpula ata epee (X Y) yag mempuya moel () a = m ega m blaga bulat postp. a X racaga tt reguler paa terval [0] ega X = / maa proyes paa ruag V apat tuls mea c (P )(x)= Z x c Z ega c x. 0 Berasara eomposs ugs e alam wavelet ortoormal (4) utu sembarag ugs L ( R) peroleh o o Z o Z c ψ ega c = x xx a o o ural Sas & Matemata Vol.5 No o = x xx. 0 Karea ugs regres ta etahu maa estmator paa ruag V apat tuls sebaga ˆ x cˆ Z
4 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... ega ˆ c Y ( X ) atau o o Z o Z ˆ cˆ ˆ ψ (5) ega ĉ a o Y o (X ) Y (X ) ˆ yag merupaa estmator ta bas ar c o a. Estmator wavelet (5) amaa estmator wavelet ler. Estmator Wavelet Shrage. a bera ata X Y ega moel () m a X maa Y ~ N g. Mea a vara ar ˆ a Varˆ ˆ aalah E σ. a ˆ ~ N( ). a oese wavelet emprs ˆ memuat seumlah ose a haya relat set yag memuat syal sga. Karea tu apat reostrus wavelet ega megguaa seumlah oese terbesar. Oleh area tu Hall&Patl [4] a Oge [8] membera metoe yag meeaa reostrus wavelet ega megguaa seumlah oese wavelet terbesar ya haya oese yag lebh besar ar suatu la tertetu yag ambl seaga oese selebhya abaa area aggap 0. Nla tertetu tersebut amaa la threshol ( la ambag) a estmatorya meghasla ˆ σ x cˆ x ˆ x (6) ega o o o o meyataa ugs thresholg atau ugs ambag ega la ambag atau threshol. Estmator (6) amaa estmator wavelet o ler estmator wavelet shrage atau estmator wavelet thresholg. Prsp ar estmator wavelet thresholg aalah mempertahaa oese wavelet yag laya lebh besar ar suatu la ambag atau la threshol tertetu a megabaa oese wavelet yag ecl. Selautya oese yag besar guaa utu mereostrus ugs ( estmator ) yag car. Karea thresholg racag utu membeaa atara oese wavelet emprs yag masu a yag eluar ar reostrus wavelet seaga utu membuat eputusa aa ator yag mempegaruh etepata estmator yatu uura sampel a tgat ose maa setap oese merupaa calo uat masu alam reostrus wavelet a uura sampel besar atau tgat ose ecl. Karea ˆ berstrbus ormal ega vara utu seluruh a σ maa estmator thresholg ar aalah ~ ˆ sehgga estmator wavelet thresholg aalah ˆ ˆ x cˆ o o x x o 0 (7) ega c ˆ o : peuga oese ugs sala c o ˆ : peuga oese wavelet : parameter la threshol : ugs threshol Lagah-lagah Thresholg Lagah-lagah thresholg terr ar :. Pemlha Fugs Thresholg Aa ua es ugs thresholg yatu: Har Thresholg H x x (x) 0 x yag la Sot Thresholg x x S (x) 0 x x x ega merupaa parameter thresholg. Fugs Har thresholg lebh eal area terapat sotyu alam ugs thresholg sehgga la x yag beraa atas threshol ta setuh. Sebalya ugs sot thresholg otyu yatu sea la x beraa atas threshol. Motvas pegguaa sot thresholg berasal ar prsp bahwa ose mempegaruh seluruh oese wavelet. uga eotyua ar ugs sot shrage membuat os yag lebh ba utu alasa statst.. Estmas σ ural Sas & Matemata Vol.5 No.4 007
5 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... Dalam mereotrus ugs wavelet basaya la σ ta etahu. Oleh area tu σ harus estmas ar ata. Oge (997) membera estmas σ berasara oese wavelet emprs paa level resolus tertgg ega ugs Mea Devas Absolut (MAD) yatu: meaˆ meaˆ σˆ Pemlha Parameter Thresholg Paa estmas ugs ega metoe wavelet thresholg tgat emulusa estmator tetua oleh level resolus ugs thresholg a parameter threshol. Namu pemlha a ta seoma. Nla yag terlalu ecl membera estmas ugs yag sagat ta mulus ( uer smooth ) seaga la yag terlalu besar membera estmas yag sagat mulus ( over smooth ). Oleh area tu perlu plh parameter threshol yag optmal utu meapata ugs yag optmal. Utu memlh la threshol optmal aa ua ategor pemlha yatu memlh satu harga threshol utu seluruh level resolus ( pemlha secara global ) a pemlha threshol yag tergatug paa level resolus. Utu pemlha global threshol Oge (997) membera pemlha threshol yag haya bergatug paa bayaya ata pegamata yatu threshol uversal ( log ) a threshol mmax yag telah tabela oleh Dooho a ohstoe (994). Nla-la threshol mmax selalu lebh ecl baga ega la threshol uversal utu uura sampel yag sama. Level-epeet thresholg berart memlh bergatug level resolu. Dega ema aa emuga perbeaa la threshol yag plh utu tap level wavelet. Aa beberapa cara level-epeet thresholg ataraya yatu threshol Aapt a threshol Top. Threshol aapt asara paa prsp utu memmala Ste Ubase Rs Estmator (SURE) paa suatu level resolus. Threshol aapt utu hmpua oese etal yag beraggotaa K oese esa sebaga arg m ega t0 SURE t SURE K K t K m t / ecl α maa harga Z / aa sema besar sehgga la threshol optmal uga sema ural Sas & Matemata Vol.5 No Seaga la threshol Top tetua berasara besar prosetase oese yag aa guaa ar eseluruha oese wavelet alam mereostrus ugs. Pemlha parameter threshol optmal ega uversal mmax aapt a top merupaa pemlha parameter threshol optmal staar alam estmas ega wavelet thresholg. Pemlha ega cara tersebut telah tersea alam sotware S+Wavelet. Sela cara tersebut aa beberapa cara atau proseur la utu meapata threshol optmal alam estmas ugs wavelet thresholg yatu ega proseur u hpotess multple.. Peeata U Hpotess Tuggal Sepert halya paa regres ler u hpotess oese regres guaa utu megetahu apaah varabel-varabel pretor alam regres ler berpegaruh atau ta. Dega cara sepert Abramovch a Beam [] megu semua oese wavelet. Msala aa seumlah oese wavelet maa utu setap oese wavelet u ega u hpótess : H 0 : = 0 ( oese wavelet ta sga ) H : 0 ( oese wavelet ta sga) Karea ˆ ~ N( σ ) maa statst u yag guaa Z ˆ =. Dbawah H 0 bear maa statst u Z ~ N(0) sehgga H 0 tola a Z Z ega Z / / aalah quatl ormal staar.a H 0 tola maa ˆ masu alam reostrus estmator regres wavelet thresholg tetap a H 0 terma maa ˆ hlaga. Threshol optmal ega u hpotesa tuggal aalah ˆ terecl yag memeuh Z Z. Tgat emulusa / estmator wavelet yag peroleh ega proseur pegaruh oleh besar eclya tgat sgas α yag ambl. Sema t
6 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... besat sehgga estmator yag peroleh sema mulus. Meurut Oge [0] alam peeata u hpotess tuggal oese yag masu alam reostrus terlalu baya sehgga estmas ugs yag hasla ceerug urag mulus sehgga u hpotesa tuggal perba ega u reurs.. U Reurs Msala X X X aalah oese wavelet emprs paa level = log ega X ~N( ). Masgmasg oese meml rata-rata μ μ... μ. Msala I aalah hmpua baga ta osog ar es... aa u hpotess sebaga berut : H 0 : μ... μ 0 H : μ 0 I ; μ 0 I a bayaya aggota ar I ta etahu maa utu megu hpotess asara paa statst u X yag meml strbus χ ega eraat bebas eta H 0 bear. Statst u uga bsa guaa a I =.... Tetap statst u bualah satatst u yag palg tepat utu stuas area ya bahwa bayaya μ yag ta ol alam estmas wavelet shrage sagat set. Hasl ar pegguaa statst u urag apat meetes eta I haya terr ar set oese area ose ar oese ol aa ceerug utu melput syal oese yag ta ol. Oleh area tu Oge a Parze (996) ct Oge a Parze (997) membera peeata alterat. a bayaya aggota ar I etahu ataa m maa guaa statst u umlah uarat ar m X terbesar. Paa prateya m ta etahu sehgga peeata ar Oge a Parze terr ar proseur u reurs utu I yag haya bersa satu eleme setap u. Statst u yag guaa utu u reurs aalah uarat ar X terbesar. Tt rts alam u aalah : / x (( ) ) Lagah-lagah alam metoe reurs utu memlh la threshol optmal aalah sebaga berut : ) Uruta X ar yag terbesar hgga terecl ega =3... ) Baga X terbesar ega tt rts x. 3) a X lebh besar ar x maa X aalah oese sga a masu alam reostrus ugs. Selautya eluara X a gat ega - a embal e lagah ) 4) a X < x maa X merupaa oese yag ta sga a la mutla X merupaa la threshol optmal a proses terhet. Setelah apata la threshol optmal oese yag lebh ecl ar la threshol aa threshol mea ol. Seaga oese yag lebh besar ( alam la mutla ) ar la threshol aa paa alam reostrus ugs. Tgat emulusa estmator wavelet yag peroleh ega proseur uga pegaruh oleh besar eclya tgat sgas α yag ambl. Sema ecl α maa estmator yag peroleh sema mulus. Cotoh peerapa paa Sebuah Fugs Utu meerapa u hpotess multpel guaa seumpula ata yag bagu ar sebuah ugs ya 3 s 3 X (...8) eg a X ata paa terval [0] ega X. Kemua ata tersebut aa ber error(ose) yag berstrbus ormal ega la espetas 0 a varas 0 0 sehgga mea Y 3 X 3 s ega megguaa program S+Wavelets perolehhasl sebaga berut. ural Sas & Matemata Vol.5 No.4 007
7 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... Gambar 5.5 Kurva Estmas Wavelet Thresholg ega U reurs alpha= 0.05 threshol = a. Dega Peeata U Hpotess Tuggal Gambar 5.6 Kurva Estmas Wavelet Thresholg ega U reurs alpha= 0.0 threshol = Keteraga : : Fugs asl : Fugs asl tambah ose : Estmas ega u reurs Peerapa paa Data Smulas Tubrua Data ambl ar buu Apple Noparametrc Regresso (W. Harle993) ya ata smulas tubrua sepea motor paa suatu PTMO (post mortem huma test obect/ obye u pemersaa mayat mausa). Dalam hal varabel-varabelya aalah sebaga berut: Sebaga varabel respo Y (percepata alam g) meyataa percepata setelah tubrua yag smulasa. Sebaga varabel pretor X (watu alam mlseo) meyataa watu setelah smulas tubrua. Dar ata tersebut car estmas urva yag optmal megguaa u hpotess multpel sebaga berut Gambar 6 Kurva Estmas Wavelet Thresholg ega Peeata U Hpotess Tuggal alpha= 0.0 threshol = Keteraga : : Sebara ata : Estmas u hpotess tuggal b. Dega U Reurs Gambar 7 Kurva Estmas Wavelet Thresholg ega U Reurs alpha = 0.0 threshol = ural Sas & Matemata Vol.5 No.4 007
8 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... Keteraga : : Sebara ata : Estmas ega u reurs Dega pemlha la alpha 0.0 peeata u hpotess tuggal a u reurs meghasla estmas ugs yag berbea. Dar hasl vsualsas gambar terlhat bahwa u reurs lebh ba baga ega peeata u hpotess tuggal. Hal uga apat tuua ar bayaya oese wavelet yag masu reostrus. Paa u reurs oese yag masu reostrus ugs ( 0) lebh set baga ega peeata u hpotess tuggal. Abatya hasl vsualsas gambar ega u reurs lebh ba arpaa u hpotess tuggal. Dega peeata u hpotesa tuggal bayaya oese wavelet emprs 0) yag masu alam reostrus aa 43 buah seaga ega u Reurs oese wavelet emprs yag masu alam reostrus aa 3 buah. a alam smulas tgat esesya u reurs bag u hpotesa tuggal hampr setar 50%. KESIMPULAN. Wavelet mampu megestmas ugs ba tu ugs mulus maupu ugs yag ta mulus.. Tgat emulusa estmator wavelet thresholg pegaruh oleh besarya la threshol. Sema besar la threshol aa sema mulus hasl estmas ugsya. 3. Peetua la threshol optmal apat laua ega megguaa u hpotess multpel yag pegaruh oleh la sgas alpha ( ). Sema ecl alpha ( ) la threshol aa sema besar sehgga aa meghasla estmas ugs yag sema mulus. ural Sas & Matemata Vol.5 No.4 007
9 Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... DAFTAR PUSTAKA. Abramovch a Beam Wavelets a Statstcs. Sprger-Verlag. New Yor.. Ato Howar Alabar Lear Elemeter. Es elma. Erlagga. aarta. 3. Bruce A. a Gao H Y Apple Wavelet Aalyss wth S-PLUS. Sprger-Verlag. New Yor.. 4. Hall P. a Patl P O Wavelet Methos or Estmatg Smooth Fuctos. Beroull (/) Harle W Apple Noparametrc Regresso. Cambrge Uversty Press. New Yor. 6. Martoo K Kalulus. Erlagga. Baug. 7. Musta Statsta Elemeter. urusa Matemata UNDIP. Semarag. 8. Oge R.T Essetal Wavelets or Statstcal Applcatos a Data Aalyss. Brhauser. Bosto. 9. Supart a Subaar H Estmas Regres ega Metoe Wavelet Shrage. ural Sas & Matemata. Volume 8. Nomor Vetterl M. a Kovacevc Wavelets A Subba Cog. Pretce Hall PTR. New ersey. ural Sas & Matemata Vol.5 No.4 007
PEMILIHAN PARAMETER THRESHOLD OPTIMAL DALAM ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN PROSEDUR FALSE DISCOVERY RATE (FDR)
PEMILIHAN PARAMETER THRESHOLD OPTIMAL DALAM ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN PROSEDUR FALSE DISCOVERY RATE (FDR) Supart, Taro da Yo Haryoo Staf urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata
Lebih terperinciESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP. Staf Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UNDIP 2
ESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP Supart Achmad Mustofa da Agus Rusgyoo 3 3 Staf Program Stud Statsta urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata FMIPA UNDIP l. Prof. H.
Lebih terperinciPERBANDINGAN ESTIMATOR REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN METODE FOURIER DAN METODE WAVELET
PERBANDINGAN ESTIMATOR REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN METODE FOURIER DAN METODE WAVELET Supart urusa Matemata FMIPA UNDIP l. Prof. H. Soearto, S.H, Semarag 575,Y Abstract. Let { } (X be epeet observato
Lebih terperinciPEMILIHAN PARAMETER THRESHOLD OPTIMAL DALAM ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN PROSEDUR FALSE DISCOVERY RATE (FDR)
PEMILIHAN PARAMETER THRESHOLD OPTIMAL DALAM ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN PROSEDUR FALSE DISCOVERY RATE (FDR) Supart Taro da Yo Haryoo Staf urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata
Lebih terperinciPEMILIHAN THRESHOLD OPTIMAL PADA ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE CROSS VALIDASI
Pemlha Threshold Optmal (Supart) PEMILIHAN THRESHOLD OPTIMAL PADA ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE CROSS VALIDASI Supart, Taro, Paula Mela Dw Hapsar 3, Staf Pegaar Program Stud Statsta
Lebih terperinciIr. Tito Adi Dewanto
Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciProsiding 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
Lebih terperinciESTIMASI REGRESI NON PARAMETRIK DENGAN METODE WAVELET SHRINKAGE NEURAL NETWORK PADA MODEL RANCANGAN TETAP
ESTIMASI REGRESI NON PARAMETRIK DENGAN METODE WAVELET SHRINKAGE NEURAL NETWORK PADA MODEL RANCANGAN TETAP Hasb Yas Staf Pegaar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract If X s a predctor varable ad Y s
Lebih terperinciESTIMASI REGRESI NON PARAMETRIK DENGAN METODE WAVELET SHRINKAGE NEURAL NETWORK PADA MODEL RANCANGAN TETAP
Estmas Regres No Parametr (Hasb Yas) ESTIMASI REGRESI NON PARAMETRIK DENGAN METODE WAVELET SHRINKAGE NEURAL NETWORK PADA MODEL RANCANGAN TETAP Hasb Yas Staf Pegaar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciH 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 )
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. analisis regresi logistik, dan analisis regresi logistik rare event.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Sebelum melaua pembahasa megea permasalaha ar srps, paa Bab II aa uraa beberapa teor peujag ag perraa apat membatu alam pembahasa bab-bab selajuta. Pembahasa paa Bab II
Lebih terperinciEstimasi Densitas Mulus dengan Metode Wavelet. (Wavelet Method in Smooth Density Estimation)
Supart da Subaar Estmas Destas Mulus dega Metode Wavelet (Wavelet Method Smooth Desty Estmato) Oleh Supart ) da Subaar ) Let X Abstract =,,, be depedet observato data from a dstrbuto wth a ukow desty fucto
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciInterpretasi Kombinatorial Bilangan Euler. Rektor Sianturi 1. Abstrak
Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga Iterpretas Kombatoral Blaga Euler Retor Satur 1 bstra Kombatoral blaga Euler alah suatu proses yag meghtug bayaya alteratf permutas ar hmpua blaga ega umlah geap.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk
Lebih terperinci(Density Estimation by Wavelet Thresholding Method) Suparti, Rukun Santoso dan Yulia Sugiyanti
Suparti Ruu Satoso a Yulia Sugiyati (Desity Estimatio by Wavelet Thresholig Metho) Suparti Ruu Satoso a Yulia Sugiyati Program Stui Statistia urusa Matematia FMIPA Uiversitas Dipoegoro Semarag Abstract
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciIII. 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
Lebih terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Lebih terperinciSTATISTIKA ELEMENTER
STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciMateri Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
Lebih terperinciKajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciGambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Lebih terperinci8.4 GENERATING FUNCTIONS
8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah
Lebih terperinciPemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
Lebih terperinciESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER
Supart da Sudargo Estmas Regres Deret Fourer ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER Supart da Sudargo 2 ) Jurusa Matematka, FMIPA, Udp 2) Jurusa Ped. Matematka, FPMIPA, IKIP PGRI, Semarag
Lebih terperinciBAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciMINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI
MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag
Lebih terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih terperinciPEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
Lebih terperinciISSN: 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
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
Lebih terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
Lebih terperinciLEMMA 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.
Lebih terperinciBAB 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,
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciBab 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
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)
BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata
Lebih terperinciEKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap
III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII
Lebih terperinciAnalisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelta Tujua ag g dcapa dalam peelta adalah utu megetahu apaah hasl belajar perserta dd elas IX MP Nusa Bagsa Mragge Dema pada mater poo volume bagu ruag ss legug
Lebih terperinciANALISIS 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
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciHUBUNGAN 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
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinci(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
Lebih terperinciISSN: 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
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciJEMBATAN 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
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING)
Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 37 3 PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) 3 PENDAHULUAN : Formulas Program Blaga Bulat da Aplasya Program Lear (LP) Program Lear basa dormulasa secara matemats
Lebih terperinciUKURAN DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
Lebih terperinciPENANGANAN 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
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciTeknik 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
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciJMP : Volume 1 Nomor 2, Oktober 2009 PEMILIHAN PARAMETER PENGHALUS PADA ESTIMATOR DERET FOURIER DALAM REGRESI NONPARAMETRIK. Agustini Tripena Br.Sb.
JMP : Volume Nomor, Oktober 009 PEMILIHAN PARAMETER PENGHALUS PADA ESTIMATOR DERET FOURIER DALAM REGRESI NONPARAMETRIK Agust Trpea Br.Sb. Fakultas Sas da Tekk, Uverstas Jederal Soedrma Purwokerto, Idoesa
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciPemilihan 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
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) ISSN: 337-35 (31-98X Prt D-5 Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciPelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur
Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da
Lebih terperinciMACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG
0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA
Lebih terperinciPROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)
H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat
Lebih terperinci