TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD
|
|
- Lanny Yuliana Susanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika Da Ilu Pegetahua Ala Uiversitas Riau Kapus Biawidya Pekabaru 893 Idoesia * Jailahbusu@yahooco ABSTRACT This paper discusses the iterval estiatio of estiator of the shape paraeter of the Pareto distributio i the case where the scale paraeter is kow To obtai the estiator of paraeter soe ethods ca be used I this paper we use oet ethod ad axiu likelihood estiatio for the data collected uder siple rado saple rado saples that cosist of iiu order statistics ad axiu order statistics Uder asuptio that saple size of is large several estiators of asiptotically oral distributed has bee derived These asyptotic distributios are used to costruct cofidece iterval for Keywords : iterval estiatio Pareto distributio oet ethod axiu likelihood estiatio ad asyptotic distributio ABSTRAK Artikel ii ebahas tetag taksira iterval dari peaksir paraeter betuk dari distribusi Pareto dala kasus diaa paraeter skala diketahui Utuk edapatka peaksir paraeter dari distribusi Pareto dapat diguaka berbagai etode Dala artikel ii etode oe da estiasi aksiu likelihood diguaka dala kasus utuk data yag dikupulka bedasarka sapel acak sederhaa sapel acak dari statistik berurut iiu da berururut aksiu Dega asusi bahwa saat ukura sapel besar telah dituruka bahwa barisa peaksir adalah berdistribusi oral secara asiptotik Distribusi asiptotik iilah yag egkostruksi taksira iterval utuk Kata kuci : taksira iterval distribusi Pareto etode oe etode aksiu likelihood da distribusi asiptotik
2 PENDAHULUAN Distribusi Pareto berasal dari aa seorag ekoo yaitu Vilfredo Pareto ( yag egaati bahwa 8% kekayaa di Mila diiliki oleh haya % dari pedudukya Distribusi Pareto serig dipakai pada persoala uji hidup seperti waktu sapai rusak atau uur suatu kopoe yag diukur dari suatu waktu tertetu sapai rusak Distribusi Pareto juga serig diguaka sebagai sebuah dasar kerugia dari kebakara surat perjajia asurasi da juga di bidag hidrologi [][7] Fugsi distribusi yag diberika sebagai berikut Misalka adalah suatu variabel rado dari distribusi Pareto dega paraeter da aka fugsi desitas peluag dari adalah f ( x = x + x ( da fugsi distribusi kuulatifya adalah F( x = - x x ( Model pareto serig diguaka utuk suatu kasus kerugia yaitu diasusika paraeter dega kerugia terkecil [] Dala artikel ii peulis edetailka taksira iterval paraeter betuk dari distribusi Pareto berdasarka pada ide dari Oardkk yaitu diasusika paraeter skala dega diketahui = da data yag berdasarka pada sapel acak sederhaa sapel acak yag euat statistik berurut iiu da statistik berurut aksiu TAKSIRAN INTERVAL MENGGUNAKAN METODE MOMEN BERDASARKAN DATA SAMPEL ACAK SEDERHANA Misalka adalah sapel acak sederhaa berukura dari distribusi Pareto dega fugsi desitas pada persaaa ( Karea paraeter skala diketahui yaitu = aka fugsi desitas peluag dari distribusi Pareto pada persaaa ( ejadi -( + f ( x = x x (3 dari persaaa (3 diperoleh rata-rata da variasi dari distribusi Pareto diperoleh E - (5 Var = - - (6
3 Keudia aka dibetuk taksira iterval utuk dega terlebih dahulu ecari peaksir titik dari dega egguaka Metode Moe yag diotasika dega ˆ Diketahui bahwa variabel acak berdistribusi Pareto dega rata -rata oe s da variasi pada persaaa (5 da (6 Dega egguaka etode oe yaitu E diaa = = i i = sehigga E = ( Utuk edapatka peaksir titik ( da E pada persaaa (6 diperoleh ˆ o s dega eyelesaika persaaa SRS ˆ o s = ( - SRS Ryttgard [7] telah eujukka bahwa asiptotik dega ˆ o s bedistribusi oral secara N + - jika atau dapat diotasika dega ˆ o s d N ( Sehigga dari persaaa ( dapat dibetuk taksira iterval dua sisi yaitu ˆ - Z + ˆ + Z / o s / - - o s + (3 Jadi persaaa (3 adalah iterval kepercayaa utuk di sekitar - % 3 TAKSIRAN INTERVAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD BERDASARKAN SAMPEL ACAK SEDERHANA 3
4 Padag kebali sapel acak adalah sapel acak sederhaa berukura dari distribusi Pareto dega fugsi desitas pada persaaa (3 Karea paraeter tidak diketahui aka aka dicari peaksir dega egguaka Metode Maksiu Likelihood yag diotasika dega ˆ le s Fugsi likelihood dari persaaa (3 adalah L -( + ; x x x = i i= (4 selajutya fugsi log likelihood dari persaaa (4 yaitu i i= l L( = l - ( +l (5 utuk edapatka ˆ le s elalui etode aksiu likelihood dilakuka dega ecari turua pertaa pada persaaa (5 terhadap keudia disaaka dega ol sehigga diperoleh peaksir aksiu likelihood dari yag diotasika dega ˆ yaitu le s - ˆ = le s l i (6 i= dari persaaa (6 diperoleh sifat peaksir yaitu peaksir yag bias Selajutya diperoleh pula peaksir yag tak bias dega variasi iiu yaitu ˆ uvue s = i= - l x i Berdasarka Leha [6] telah dibuktika bahwa oral secara asiptotik dega ˆ le s da uvue s N atau diotasika dega ˆ berdistribusi d I( ( ˆ - N( le s (7 Sehigga dari persaaa (7 diperoleh taksira dua sisi utuk asig asig peaksir ˆ les da ˆ uvue s yaitu ˆ - ˆ le s Z ( / + Z ( / le s (8 4
5 da ˆ - ˆ uvue s Z ( / + Z ( / uvue s (9 Jadi persaaa (8 da (9 - % adalah iterval kepercayaa utuk di sekitar 4 TAKSIRAN INTERVAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN BERDASARKAN STATISTIK BERURUT MINIMUM Misalka : : adalah sapel raked set yag euat statistik berurut iiu berukura dega setiap set berukura Aggap bahwa : : berdistribusi idepede secara idetik Fugsi desitas dari sapel acak statistik berurut iiu yaitu g (: ( x; = [ x ] - - x -( + ( keudia dari fugsi desitas persaaa ( didapat rata -rata da variasi yaitu E Var - = = - - ( ( selajutya aka dicari taksira titik da iterval utuk dega etode oe diaa diotasika sebagai peaksir titik dega etode oe egguaka ˆ oe statistik berurut iiu yaitu E = : : dega eyelesaika persaaa (3 diaa E : pada persaaa ( diperoleh peaksir yaitu ˆ oe ˆ oe ( = - - (3 5
6 ˆ oe Berdasarka Leha[6] telah dibuktika bahwa berdistribusi oral secara asiptotik dega - N - jika atau diotasika dega ˆ oe d N (4 Sehigga dari persaaa (4 diperoleh taksira iterval dua sisi yaitu ˆ / - ˆ oe + Z / Z - (5 oe Jadi persaaa (5 adalah iterval kepercayaa utuk di sekitar - % 5 TAKSIRAN INTERVAL UNTUK SAMPEL STATISTIK BERURUT MINIMUM DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Padag kebali sapel acak yag euat statistik berurut iiu : : dega fugsi desitas pada persaaa ( Aka dibetuk taksira iterval utuk dega terlebih dahulu ecari peaksir ˆ dega egguaka Metode Maksiu Likelihood yag diotasika dega Diaa fugsi likeilhood dari persaaa ( adalah ˆ le ( ; ( : = ( L j= ( x -( + selajutya fugsi log likelihood dari persaaa (6 adalah (6 l L( ; : = l + l - ( + l( x(: ( j j= (7 utuk edapatka ˆ le elalui etode aksiu likelihood dilakuka dega ecari turua pertaa pada persaaa (7 terhadap utuk eperoleh ˆ le aka persaaa (7 disaaka dega ol sehigga diperoleh yaitu ˆ le ˆ le i= - = l x(: i 6
7 Selajutya berdasarka Leha [6] telah dibuktika bahwa berdistribusi oral secara asiptotik dega N atau diotasika dega ˆ le I( ( ˆ N le - d ( (8 Sehigga dari persaaa (8 diperoleh taksira iterval dua sisi utuk peaksir ˆ le yaitu ˆ ˆ le - Z ( / le + Z ( / (9 Jadi persaaa (9 adalah iterval kepercayaa utuk di sekitar - % 6TAKSIRAN INTERVAL UNTUK SAMPEL STATISTIK BERURUT MAKSIMUM DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Misalka sapel acak raked set yag euat statistik berurut aksiu berukura dega set berukura Aggap bahwa berdistribusi idepede secara idetik Fugsi desitas dari sapel acak statistik berurut aksiu adalah g ( : ( x; = - - -( + - x x (3 Selajutya aka dibetuk taksira iterval utuk dega terlebih dahulu ecari peaksir titik dega egguaka Metode Maksiu Likelihood yag diotasika dega ˆ Fugsi likelihood dari persaaa (3 adalah le - ( - L( ; ( : = ( (- x x j= j= -( + (3 selajutya fugsi log likelihood dari persaaa ( 3 adalah l L( ; : = l + l + ( - l( - - ( - l - ( + l ( x x x utuk edapatka le j= j= ˆ elalui etode aksiu likelihood dilakuka dega ecari turua pertaa pada persaaa di atas terhadap keudia disaaka dega ol sehigga diperoleh j= 7
8 + ( - l( x : j - - j= ( : j j= l x ( : j = (3 [4][5] sehigga diperoleh ( : j - k - k - (33 Misalka bahwa k= aka persaaa (33 ejadi (- x Karea solusi ˆ dari persaaa di atas tidak bisa diselesaika dega pesubstitusia l( x: j biasa aka betuk perlu diekspektasika terhadap fugsi desitasya - (- x l( x - : j E = - (- ( : x j k = --k k - - k = b - k - l( x E - (- x( : j : j = b (34 dari persaaa (34 disubstitusika ke persaaa (3 sehigga diperoleh ( - + b - j= j= l x ( : j = (35 dari persaaa (35 diperoleh peyelesaia utuk ˆ le yaitu ˆ le = + - i= i= l x b Berdasarka Leha [6] Telah dibuktika bahwa secara asitotik dega - N I atau diotasika dega o ˆ le berdistribusi oral d I( ( ˆ - N( le (36 8
9 Sehigga dari persaaa (36 diperoleh taksira iterval dua sisi utuk peaksir yaitu ˆ le ˆ le - Z - - ˆ + Z I / I o le / o (37 Jadi persaaa (37 adalah iterval kepercayaa utuk di sekitar - % 7 KESIMPULAN Dari pebahasa sebeluya dapat diabil kesipula bahwa taksira iterval utuk paraeter betuk dari distribusi Pareto dilakuka dega egguaka taksira titik elalui dua etode yaitu etode oe da etode aksiu likelihood berdasarka data sapel acak sederhaa statistik berurut iiu da statistik berurut aksiu diaa peaksir ˆ o s ˆ oe( da ˆ uvue s eghasilka peaksir yag tak bias Seetara ˆ le s ˆ le da ˆ le erupaka peaksir yag tak bias Dala eeuhi Teorea diperoleh peaksir ˆ o s ˆoe( ˆ le s ˆ uvue s ˆ uvue s da ˆ le yag berdistribusi oral secara asiptotik Sehigga diperoleh taksira iterval utuk paraeter betuk dari distribusi Pareto elalui pedekata distribusi oral berdasarka sapel acak sederhaa statistik berurut iiu da statistik berurut aksiu DAFTAR PUSTAKA [] Oar A K Ibrahi & A M Razali Cofidece Iterval Estiatio of The Shape Paraeter of Pareto Distributio Usig Extree Order Statistics Joural of Matheatics ad Statistics 6 : [] Bai L J & M Egelhardt 993 Itroductio to Probability ad Matheatical Statistics Secod Editio Duxbury Press Belot Califoria [3] Casella G & R L Berger 99 Statistical Iferece Duxbury Press Belot Califoria [4] Dayyeh W A A Assrhai & K Ibrahi Estiatio of The Shape ad Scale Paraeters of Pareto Distributio Usig Raked Set Saplig Statistical Papers 54: -9 [5] Dayyeh W A & A S Esa 9 Modified Iferece About The Mea of Expoetial Distributio Usig Movig Extree Raked Set Saplig Statistical Paper 5: [6] Leha E L & G Casella 983 Theory of Poit Estiatio Secod Editio Spriger Verlag Ic New York [7] Rytgaard M 99 Estiatio i the Pareto Distributio Joural of Iteratioal Actuarial Associatio : -5 9
PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI
PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI Nadya Zulfa Negsih, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah
Lebih terperinciDISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)
DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,
Lebih terperinciMENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.
MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT GENERALISASI DISTRIBUSI BINOMIAL YANG BERTIPE COM-POISSON
J. Math. ad Its Appl. ISSN: 829-605X Vol. 2, No., Mei 205, 3-22 SIFAT-SIFAT GENERALISASI DISTRIBUSI BINOMIAL YANG BERTIPE COM-POISSON Farida Agustii Widjajati, Marselly Dia Saputri 2, Nur Asiyah 3,2,3
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 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.
BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciPerbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven)
Bab 3 Perbaika Baga Kedali Pergeraka Data Data Drive) 3.1 Pedahulua Baga kedali klasik utuk eoitorig rataa didasarka pada asusi keorala. Ketika syarat keorala tidak dipeuhi, baga kedali klasik ii tidak
Lebih terperinciOptimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization)
Prosidig Seirata FMIP Uiversitas Lapug, Optiisasi Terpadu Persoala Ivetori da Persoala Trasfortasi dega Metode ITIO ( Ivetory Trasfortatio Itegrated Optiizatio) T.P.Nababa, Sukato, Karida Puspita N Jurusa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi
Lebih terperinciHUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi)
Peyelesaia Masalah Peugasa Megguaka Metode Hugaria da Pialti (Studi Kasus: CV. Surya Pelagi) Sri Basriati 1, Ayu Lestari 2 1,2 Jurusa Mateatika, Fakultas Sais da Tekologi, UIN Sulta Syarif Kasi Riau Jl.
Lebih terperinciANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE
2 ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE Sri Purwati 1, Johaes Kho 2, Aziskha 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika FMIPA Uiversitas Riau email : srii_purwatii@yahoo.co.id
Lebih terperinciDefinisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min
Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu
Lebih terperinciPenerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov
Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui
Lebih terperinciKARAKTERISTIK MATRIKS CENTRO-SIMETRIS THE CHARACTERISTICS OF CENTROSYMMETRIC MATRICES
ural Ilu Mateatika da erapa Deseber 206 Volue 0 Noor 2 Hal 69 76 KAAKEIIK MAIK CENO-IMEI Bery Pebo oasouw urusa Mateatika FMIPA Uiversitas Pattiura l Ir M Putuhea, Kapus Upatti, Poka-Abo, Idoesia e-ail:
Lebih terperinciPENAKSIRAN M A S T A T I S T I K A D A S A R 1 7 M A R E T 2014 U T R I W E N I M U K H A I Y A R
PENAKSIRAN P E N A K S I R A N T I T I K P E N A K S I R A N S E L A N G S E L A N G K E P E R C A Y A A N U N T U K R A T A A N S E L A N G K E P E R C A Y A A N U N T U K V A R I A N S I M A 0 8 S T
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 terperinciPENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011
PENAKSIRAN Peaksira Titik Peaksira Selag Selag Kepercayaa utuk RATAAN Selag Kepercayaa utuk VARIANSI MA8 ANALISIS DATA Utriwei Mukhaiyar 7 Oktober 0 Metode Peaksira Peaksira Titik Peaksira Selag Nilai
Lebih terperinciMENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL
MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Karmila 1*, Hasriati 2, Haposa Sirait 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika 2 Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam
Lebih terperinciPEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 71 75 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK SUCI SARI WAHYUNI,
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 terperinciTaksiran Interval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisson Interval Estimate for The Average of Parameter Poisson Distribution
Prosidig Statistika ISSN: 460-6456 Taksira Iterval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisso Iterval Estimate for The Average of Parameter Poisso Distributio 1 Putri Aggita Nuraei, Teti Sofia Yati, 3
Lebih terperinciPenaksiran Titik Penaksiran Selang. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI MA2081 STATISTIKA DASAR
PENAKSIRAN Peaksira Titik Peaksira Selag Selag Kepercayaa utuk RATAAN Selag Kepercayaa utuk VARIANSI MA08 STATISTIKA DASAR MA08 STATISTIKA DASAR Utriwei Mukhaiyar 5 Oktober 0 Metode Peaksira Peaksira Titik
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciBAB III PENGGUNAAN METODE EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL
BAB III PENGGUNAAN MEODE EMPIRICAL BES LINEAR UNBIASED PREDICION (EBLUP PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL Pada Bab III ii aka dibahas megeai taksira parameter pada Geeral Liear Mixed Model berdasarka asumsi
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 terperinciTri Handhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Universitas Gunadarma Abstrak
PENGGUNAAN MEODE EMPIRICAL BES LINEAR UNBIASED PREDICION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL ri Hadhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Uiversitas Guadarma trihadika@staff.guadarma.ac.id
Lebih terperinciDistribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir
BAB 1 Distribusi Sampel, Likelihood da Peaksir 1.1 Sampel Acak Misalka X 1, X 2,..., X sampel acak berukura (radom sample of size ). Fugsi peluag -variat ya adalah f X1,X 2,,X (x 1, x 2,..., x ) = f Xi
Lebih terperinciMATHunesa (Volume 3 No 3) 2014
MATHuesa (Volume 3 No 3) 014 MINIMUM PENUTUP TITIK DAN MINIMUM PENUTUP SISI PADA GRAF KOMPLIT DAN GRAF BIPARTIT KOMPLIT Yessi Riskiada Kusumawardai Program Studi S1 Matematika, Fakultas Matematika da Ilmu
Lebih terperinciStatistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
Lebih terperinciBAB 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 terperinciModifikasi Statistik Uji-T pada Test Inferensia Mean Mereduksi Pengaruh Keasimetrikan Populasi Menggunakan Ekspansi Cornish-Fisher
Statistika, Vol. No., 97 0 Nopember 0 Modifikasi Statistik Uji-T pada Test Iferesia Mea Mereduksi Pegaruh Keasimetrika Populasi Megguaka Ekspasi Corish-Fisher Joko Riyoo Staf.Pegajar Fakultas Tekologi
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA BAYES DENGAN DISTRIBUSI PRIOR NONINFORMATIF JEFFREY
Prosidig Semiar Matematika da Pedidika Matematika ISBN: 978-60-6-0-9 http://jural.fkip.us.ac.id ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA BAYES DENGAN DISTRIBUSI PRIOR NONINFORMATIF JEFFREY Firda
Lebih terperinciKetidaksamaan Chebyshev Hukum Bilangan Besar pada Bisnis Asuransi
Vol. 5, No., 86-9, Jauari 009 Ketidaksamaa Chebyshev Hukum Bilaga Besar pada Bisis Asurasi Georgia M. Tiugki Abstrak Bisis asurasi sagat erat kaitaya dega teori statistik, khususya teori probabilitas (kemugkia)
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 terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D
Jural Mateatika Muri da Terapa Vol 4 No Deseber : - 3 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Muhaad Ahsar Kari, Dewi Sri Susati, da Nurul Huda Progra Studi Mateatika Uiversitas Labug Magkurat Jl
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas
BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut
Lebih terperinciMAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n
MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
JMP : Vol. 8 No., Des. 016, al. 33-40 ISSN 085-1456 ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI Novita Eka Cadra Uiversitas Islam Darul Ulum Lamoga ovitaekacadra@gmail.com Masriai Mayuddi Uiversitas
Lebih terperinciAbstract: Given a graph G ( V,
PELABELAN SUPER GRACEFUL UNTUK BEBERAPA GRAF KHUSUS Prias Tri Ajar Ajai, Robertus Heri SU, Bayu Surarso,, Jurusa Mateatika Uiversitas Dipoegoro Jl. Prof. Soedarto, SH, Tebalag, Searag 7 Abstract: Give
Lebih terperinciPENDUGAAN FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN PELUANG WAKTU TUNGGU PROSES POISSON PERIODIK NADIROH
PENDUGAAN FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN PELUANG WAKTU TUNGGU PROSES POISSON PERIODIK NADIROH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 0 ABSTRAK
Lebih terperinciRING MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF. Achmad Abdurrazzaq, Ari Wardayani, Suroto Universitas Jenderal Soedirman
JMP : Volume 7 Nomor 1, Jui 2015, hal 11-18 RING MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF Achmad Abdurrazzaq, Ari Wardayai, Suroto razzaqgaesha@gmailcom Uiversitas Jederal Soedirma ABSTRACT This paper discusses a matrices
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 terperinciPerbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling
Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT
Jural Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 12 22 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT ENIVA RAMADANI
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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN Persoala trasportasi yag serig ucul dala kehidupa sehari-hari, erupaka gologa tersediri dala persoala progra liier. Maka etode traportasi ii juga dapat diguaka utuk eyelesaika beberapa
Lebih terperinciTEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL
Jural UJMC, Volume 3, Nomor, Hal. - 6 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL Guawa Uiversitas Muhammadiyah Purwokerto, gu.oge@gmail.com Abstract This paper aims at describig
Lebih terperinciSelang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan
Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
Lebih terperinciSekolah Olimpiade Fisika
SOLUSI SIMULASI OLIMPIADE FISIKA SMA Agustus 06 TINGKAT KABUPATEN/KOTA Waktu : 3 ja Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co davitsipayug@gail.co. Dua orag aak earik
Lebih terperinciEMPAT CARA UNTUK MENENTUKAN NILAI INTEGRAL POISSON., Sri Gemawati 2, Agusni 2. Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2
EMPAT CARA UNTUK MENENTUKAN NLA NTEGRAL POSSON Novrialma *, Sri Gemawati, Agusi Mahasiswa Program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da lmu Pegetahua Alam Uiversitas Riau Kampus
Lebih terperinciPROBLEM ELIMINASI CUT PADA LOGIKA. Bayu Surarso Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Soedarto, SH Tembalang Semarang 50275
PROBLEM ELIMINASI CUT PADA LOGIKA LBB ' I Bayu Surarso Jurusa Mateatika FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedarto, SH Tebalag Searag 50275 Abstract I the preset paper we study the proble of cut eliiatio i logics
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER DAN UJI HIPOTESIS PADA MODEL LINEAR MULTIVARIAT DENGAN METODE LDL
SIMSI PRMR DN UJI HIPOSIS PD MODL LINR MULIVRI DNGN MOD LDL Makkulau (akkulau@statistikaitsacid) Jurusa Mateatika, FMIP Uiversitas Haluoleo, Kedari Susati Liuwih, Purhadi, Muhaad Mashuri Jurusa Statistika,
Lebih terperinciBAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN
BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciREPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 7 34 ISSN : 33 9 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA EKA RAHMI KAHAR, DODI DEVIANTO Program
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 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.
BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TERINTEGRAL MCSHANE DALAM RUANG EUCLIDE BERDIMENSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI BERNILAI BANACH
βeta p-issn: 2085-5893 / e-issn: 2541-0458 http://juralbeta.ac.id Vol. 5 No. 1 (Mei) 2012, Hal. 21-29 βeta 2012 SIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TRINTGRAL MCSHAN DALAM RUANG UCLID BRDIMNSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI
Lebih terperinciTRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 115 122 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA ELVI YATI, DODI DEVIANTO, YUDIANTRI ASDI Program
Lebih terperinciUJI HIPOTESIS DALAM REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE. Abstrak
UNIVERSITAS DIPONEGORO 011 ISBN: 978-979-097-14-4 UJI HIPOTESIS DALAM REGRESI NONPARAMETRI SPLINE Stefaus Nota Tupe 1, I Nyoa Budiatara 1 Mahasiswa Magister Jurusa Statistika ITS Dose Jurusa Statistika
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
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 terperinciPROSES INFERENSI PADA MODEL LOGIT. Oleh: Agus Rusgiyono Program Studi Statistika FMIPA UNDIP. 1 n
PROSS INFRNSI PADA MODL LOGIT Oleh: Agus Rusgiyoo Program Studi Statistika FMIPA UNDIP Abstracts Let { 3 L } rereset the resose o a omial radom variable o Beroulli distributio with P[ ] P[ ] where is a
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT
PBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINI SEDHANA PADA SAMPLING BPINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BPINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BPINGKAT E. W. Aitoag *, Haiso, R. Efedi Mahasiswi Pogam S Matematika Dose Juusa Matematika
Lebih terperinciMetode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial
Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu
Lebih terperinciGRUP TERURUT PARSIAL PADA MATRIKS SIMETRI BERUKURAN 2 2
Jural LOG!K@, Jilid 7, No, 7, Hal 46-5 ISSN 978 8568 GRU ERURU ARSIAL ADA MARIKS SIMERI BERUKURAN Irmatul Hasaah Uiversitas Islam Negeri Sulta Maulaa Hasauddi Bate Email: irmatulhasaah@uibateacid Abstract:
Lebih terperinci(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES
Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 S.3 EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES ulhaif adi Suriadi Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Padadara Badug
Lebih terperinciDistribusi Sampel & Statistitik Terurut
Distribusi Sampel & Statistitik Terurut Sampel Acak, Rataa sampel, X-bar, Variasi sampel, S, Teorema Limit Pusat, Distribusi t,, F Statistik Terurut MA 3181 Teori Peluag 11 November 014 Utriwei Mukhaiyar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang
II. LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diberika beberapa istilah, defiisi serta kosep-kosep yag medukug dalam peelitia ii. 2.1 Kosep Dasar Teori Graf Berikut ii aka diberika kosep dasar teori graf yag bersumber
Lebih terperinciPENAKSIRAN METODE PENAKSIRAN CONTOH. Kasus 1: taksiran titik IP = 3,5 Kasus 2: taksiran selang IP = [3,4]
PENAKIRAN Peaksira Titik Peaksira elag elag Kepercayaa utuk µ elag Kepercayaa utuk σ MA 8 Aalisis Data Utriwei Mukhaiyar Oktober 00 008 by UP & UM METODE PENAKIRAN. Peaksira Titik Nilai tuggal dari suatu
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 terperinciStatistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram
Statistika Matematika Soal da embahasa M Samy Baladram Bab 4 Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios 41 Ekspektasi Fugsi Key oits Ṫeorema 411 Jika T
Lebih terperinciLEMBAR KERJA SISWA 5
94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
Lebih terperinciAji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru
Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika
Lebih terperinciPerbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)
Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad
Lebih terperinciJENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
Lebih terperinciKompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif
Kopleksitas Waktu utuk Algorita Rekursif Betuk rekursif : - suatu subruti/fugsi/ proseur yag eaggil iriya seiri. - Betu iaa peaggila subruti terapat ala boy subruti - Dega rekursi, progra aka lebih uah
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciMETODE SIMPSON TERMODIFIKASI UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL VOLTERRA LINEAR JENIS KEDUA. Jonas Lodewyk H 1, Zulkarnain 2 ABSTRACT
METODE SIMPSON TERMODIFIKASI UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL VOLTERRA LINEAR JENIS KEDUA Joas Lodewyk H 1, Zulkarai 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciLAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V
LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi
Lebih terperinciKARAKTERISTIK OPERATOR HIPONORMAL-p PADA RUANG HILBERT. Gunawan Universitas Muhammadiyah Purwokerto
JMP : Volue 6 Noor, Deseber 014, hal. 105-114 KARAKERISIK OPERAOR HIPONORMAL- PADA RUANG HILBER Guawa Uiversitas Muhaadiyah Purwokerto Eail: gu.oge@gail.co ABRAC. his article discusses the defiitio ad
Lebih terperinciKata kunci: jarak tempuh, komponen estimasi statistik, routing S-shape, return strategy
Estiasi Jarak Tepuh Order Pickig Maual Dega Metode Aalitik di PT GMS Agug Chadra Fakultas Tekik, Jurusa Tekik Idustri, Uiversitas Mercubuaa Jl. Raya Meruya Selata o.0, Kebaga, Jakarta Barat 650 Surel:
Lebih terperinciOleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal
BAB. Limit Fugsi Ole : Bambag Supraptoo, M.Si. Referesi : Kalkulus Edisi 9 Jilid (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal 56 - Defiisi: Pegertia presisi tetag it Megataka bawa f ( ) L berarti bawa utuk tiap yag
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT SEMIGRUP SIMETRIS INTERVAL
SIFAT-SIFAT SEMIGRUP SIMETRIS INTERVAL Riza Febri Yusma Sri Gemawati Asli Sirait *riza_febri@yahoo.com Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiveritas
Lebih terperinciPersamaan Non-Linear
Persamaa No-Liear Peyelesaia persamaa o-liear adalah meghitug akar suatu persamaa o-liear dega satu variabel,, atau secara umum dituliska : = 0 Cotoh: 2 5. 5 4 9 2 0 2 5 5 4 9 2 2. 2 0 2 5. e 0 Metode
Lebih terperinciMETODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER
Vol.1 No.1 (16) Hal. 38-45 METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER Siar Ismaya, Yui Yulida *, Na imah Hijriati Program Studi Matematika Fakultas MIPA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciPENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF
Jural Matriks, ol. 1, No. 2, 2018 1 PENYELESAIAN TEORI PERMAINAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS ALTERNATIF Rii Hidayattillah, Pardi Affadi, Akhad Yusuf Progra Studi Mateatika Fakultas MIPA Uiversitas Labug
Lebih terperinciPengantar Statistika Matematika II
Pegatar Statistika Matematika II Metode Evaluasi Atia Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia April 11, 2017 atiaahdika.com Pegguaa metode estimasi yag berbeda dapat meghasilka
Lebih terperinciRepresentasi Deret ke dalam Bentuk Integral Lipat Dua
Jural Kubik, Volue 2 No. (27) ISSN : 2338-896 Represetasi Deret ke dala Betuk Itegral Lipat Dua Siti Julaeha, a) 2, b) da Arii Soesatyo Putri Jurusa Mateatika Fakultas Sais da Tekologi UIN SGD Badug 2
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 terperinci