POWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH
|
|
- Sri Yenny Iskandar
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JMP : Vol. 8 No., Des. 6, hal. 89- ISSN POWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH Bud Pratko Jurusa Matematka, Fakultas MIPA, UNSOED Purwokerto bratkto@gmal.com La Sulsta Jurusa Matematka, Fakultas MIPA, UNSOED Purwokerto Yulatr Wrawdya Haryoo Jurusa Matematka, Fakultas MIPA, UNSOED Purwokerto ABSTRACT. The research dscussed ower of the tests wth o-samle ror formato (NSPI) testg tercet o oe-sde-hyothess. The testg s codcuted o a smle regresso model (SRM) ad multvarate smle regresso model (MSRM), ad the ower of the tests are urestrcted test (), restrcted test (), ad relmary-test test (). The method for choosg the best tests s a maxmum ower ad mmum sze. A smulato study ad grahcal aalyss are gve usg geerate ad real data. The result showed that the ower of the test of the are a alteratve choce amog the tests o both SRM ad MSRM. Keywords: NSPI ad owerof the tests of the,,. ABSTRAK. Peelta membahas ower of the tests dega o-samle ror formato (NSPI) eguja terse ada oe-sde-hyothess. Peguja dlakuka ada model regres ler (smle regresso model (SRM)) da model multvarate regres sederhaa (multvarate smle regresso model (MSRM)), dega ower of the tests yag dguaka adalah urestrcted test (), restrcted test (), ad relmary-test test (). Metode yag dguaka utuk meetuka uj terbak adalah maxmum ower da mmum sze. Smulas da aalsa grafk dberka dega batua data rl da data geerate dar R ackage. Hasl rset meujuka bahwa meruaka alteratf lha yag lebh bak dar da utuk kedua model SRM da MSRM.. Kata Kuc: NSPI da owerof the tests of the,,.. PENDAHULUAN Peelta tetag eguja kesmula oulas megguaka osamle ror formato (NSPI) telah bayak dbahas oleh ara eelt, dataraya adalah Yuus da Kha () da Pratko () yag meyataka bahwa kualtas eguja hotess ada kesmula oulas daat dtgkatka megguaka o-samle ror formato (NSPI). Lebh jauh dega hal, Pratko telah bayak melakuka rset dbeberaa asek regres
2 9 Bud Pratko d.k.k. model ler da te hotess, yatu two-sde hyothess da atau oe-sde hyothess. Lebh jauh dega masalah NSPI adalah formas arameter oulas yag tdak terkat samel, da deroleh dar stud sebelumya atau egetahua ara ahl. Bacroft (944) adalah eelt ertama yag megguaka NSPI utuk estmas arameter. Kemuda dlajutka oleh Ha da Bacroft (968), Judge ad Bock (978), da Saleh (6), da la-la. Selajutya, Tamura (965), Saleh da Se (978, 98), da Yuus da Kha (), megguaka NSPI utuk testg hotess ada kasus o arametrk. Setelah tu Pratko () megguaka NSPI utuk testg hotess ada kasus arametrk. Peelta adalah egembaga eelta dar Pratko (), yatu melakuka kaja ower of the tests utuk dua model regres sekalgus ada oe-sde hotess maksmum yag aka membadgka hasl kesmula datara ower of the tests dalam dua model regres tersebut. Power of the tests yag dguaka dalam eguja adalah urestrcted test (), restrcted test (), ad relmary-test test (), sedagka model yag mejad bahasa dalam rset adalah smle regresso model (SRM) da multvarate multvarate smle regresso model (MSRM). Peggambara da emahama testg dega NSPI ada model regres, d tas dega eeraa testg ada model SRM, yag ersamaa umumya adalah Y X e, dmaa Y adalah resose, adalah arameter tercet, adalah arameter sloe, X adalah redctor, da e adalah error term yag berdstrbus ormal. Estmator utuk da adalah ˆ ˆ Y X da Y X YX ˆ X X, dega Y Y da X X adalah rata-rata dar Y da X. Peguja tercet dega NSPI melalu, da dlakuka utuk meetuka uj ISSN
3 Power of The Test 9 terbak, da telah dlakuka dega smula data dar geerate komuter dar data uform. Meurut Pratko () dstrbus yag berlaku ada model SRM adalah dstrbus ormal (, ) da bvarate ormal dstrbuto (), sedagka utuk MSRM adalah dstrbus setral F (, ) da bvarate ocetral F (). Kedua hal tersebut berlaku utuk kedua jes hotess oe-sde maxmum da mmum. Krtera yag dguaka adalah vestgas tests yag memlk la ower maksmum da sze mmum. Software R dguaka utuk meggambarka grafk ower da sze, da. Pada baga rset dresetaska metode eelta. Hasl da embahasa dberka ada baga 3. Kesmula dberka d baga 4.. METODE PENELITIAN Metode eelta dlakuka dalam tga tahaa, yatu () melakuka revew hasl eelta terdahulu yag dlakuka Pratko () tetag grafk ower of the tests (,, ) ada testg tercet dega NSPI, () melakuka erhtuga da eggambara grafk ower of the tests (,, ) utuk testg tercet o oesde hyothess ada SRM da MSRM dega emlha data (rl da geerate) medekat modelya, da (4) melakuka komaras hasl emlha test terbak dar kedua model tersebut, da membadgkaya dega kaja teor sebelumya. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3. Smle Regersso Model Pada baga dsajka hasl revew eelta yag telah dlakuka Pratko () tetag grafk ower of the tests (,, ) ada testg tercet o oe-sde hyhotess mmum ada SRM. Hasl eelta terdahulu meujuka bahwa ower adalah lha doma datara kedua ower da. Pada kasus tersebut memrotek hasl yag memberka maksmum ower da mmum sze. Hal karea memuya ower da sze maksmum sedagka memuya mmum ower da sze. Kods tersebut meyultka earka kesmula yag berbass maksmum ower da mmum sze, sehgga mejad alteratf lha yag memrotek syarat tersebut., da yag berlaku ada kasus SRM adalah sebaga berkut. ISSN
4 9 Bud Pratko d.k.k. Selajutya, dega megacu ada Pratko (), ower of the tests (,, ) ada SRM adalah sebaga berkut. 3.. Power ad Sze of the Megacu Pratko () ower dega taraf sgfkas ada oe-sde hyothess, H: versus H da H: versus H:, adalah dyataka sebaga : PZ z M PZ z m z m () dega m X Sxx / adalah ( ), da x adalah cumulatve dstrbuto fucto (cdf) dar dstrbus ormal stadar. Selajutya, ukura uj adalah P Z >z H X Sxx z H : z z m. () 3.. Power ad Sze of the Kuasa dar dega taraf sgfkas dberka sebaga PZ z M ISSN
5 Power of The Test 93 X PZ z m X z, m (3) dmaa adalah ( ) x. Selajutya, ukura uj dar dberka sebaga dega m. X z. m (4) 3..3 Power ad Sze of the Hasl kajat Pratko () meyataka bahwa ower of the test dega taraf sgfkas 3 adalah meolak H PT, PT, P Z z Z z Z z Z z 3 3 PT PT, P Z z P Z z Z z Z z 3 3 Sxx X z z 3 S xx c z, z, 3 m (5) dega c adalah tegral dar eluag ormal bvarat. Dalam hal c ddefska utuk seta blaga rl k, l da, dega adalah koefse korelas atara PT Z da Z, sebaga c k, l, ex, k l x y xy dxdy ISSN
6 Bud Pratko d.k.k. dega S xx, 3 m k z l z. Kemuda ukura uj meurut Pratko () dberka sebaga X z z c 3 z,z,. 3 (6) 3..4 A smulato Study Smulas megguaka data bagkta dar R ackage. Grafk kuasa (ower) da ukura (sze) uj ada kasus dbagkta dega, 3, da X d geerate dar dstrbus ormal dega rata-rata 3 da stadar devas 5, sedagka dbagktka dar dstrbus ormal dega da. Data tersebut dguaka utuk oe-sde hotess maxmum, sedagka utuk oe-sde hotess mmum data bagkta dega koefse arameter regress yag ost telah dlakuka ada eelta yag lalu. Grafk ower of the tests (,, da ) dega koefse korelas,5 da la berbeda daarka ada Gambar. () = -.5, =.5 (v) = -, =.5 kuasa kuasa Gambar. Power of the tests versus, da,5. Dar Gambar, grafk terlhat bahwa ower (kuasa) tdak berubah, sedagka berubah. Artya ketka terdaat NSPI ada sloe megakbatka berubahya ower mejad meuru. Hal juga terjad ada kuasa ISSN
7 ukura ukura Power of The Test 95 berubah megecl. Sela tu, kuasa da selalu lebh kecl dar kuasa ketka,5. Jka korelas semak kecl, maka semak kecl. Selajutya, secara aalog, grafk sze of the tests (,, da ) adalah sebaga berkut. () =-.5, =.5 () =-, =.5 ukura ukura Gambar. Sze of the tests versus, da,5. Gambar meujuka bahwa grafk sze (ukura) uj dar lebh besar dar ukura uj da. Ukura turu sebagamaa la meuru, Ukura uj aka megkat mejad lebh besar dar ukura uj utuk semua la. 3. Multvarate Smle Regersso Model Sejala dega SRM, maka ada multvarate smle regresso model (MSRM) juga dlakuka revew eelta yag telah dlakuka Pratko () tetag grafk ower of the tests (,, ). Hasl eelta terdahulu meujuka bahwa ower juga mejad lha doma datara kedua ower da. Power of the tests, da yag berlaku ada kasus MSRM adalah merefer ada eelta Pratko (), sedagka eguja dlakuka ada hotess oe-sde hotess, sehgga ower of the tests, da adalah sebaga berkut. Power of the test PT F,, L ' P T F,, P T F ',,,, P T F (7) ISSN
8 96 Bud Pratko d.k.k. dega statstk uj berdstrbus F dega derajat bebas, L ' T x x ' x x :,, T T da ',,, yatu sebaga ragkaa hotessalteratf, ' Y Y Y Y ˆ ˆ ' Y x Y x ˆ ˆ ˆ ˆ. Power of the test PT F,, L PT F,, q rt ' P T F,, x x ' P T F x x,, ' ' ' ' P T F,, x x x ' ' PT F x x x,, P T F,, x x x (8) Dega da bergatug ada mauu. Statstk uj yag berdstrbus F dega derajat bebas,, yatu da T x x Y x Y x ' ' x x Y x Y x, T T q rt ' T x x ' T x x. ISSN
9 Power of The Test 97 Power of the test dega da PT a, T c PT a, T b PT PT a PT c d r a, b PT PT apt c d r a b PT PT r b a Itegral,,, (9),, b a, d a b f F F df df PT PT f F F df df PT PT a F F, ' 3,, 3,, b F F, ',,,, c F x x x.,, PT PT f F F df df daat dhtug dega megguaka cdf (cumulatve dstrbuto fucto)dar dstrbus F bvarato cetral. Secara sama da megacu ada Pratko (), sze utuk (Urestrcted Test), (Restrcted Test), da (Pre-Test Test) ada model regres MSRM adalah sebaga berkut. Sze of the test Sze of the test P T F H :,, P T F H :,, P T F H :,, P T F, (),, P T F H :,, P T F q,, rt ' P T F,, x x ' P T F x x,, P T F,, x, (4) ISSN
10 Bud Pratko d.k.k. Sze of the test,, PT r, PT PT apt g d r a h PT PT P T a H T g H P T a H T h H P T a P T g d a h, () dega g F q F x da h F.,, rt,,,, Dar smuals dega model yag d tetuka oleh eelt utuk dua resose da satu redctor da koefse regres dtetuka la, maka erbedaa grafk ower aka terlhat ada aalss jes dataya (geerate uform atau geerate ormal da atau data rl). Pada grafk dbawah (Gambar 3) data yag dguaka adalah data geerate uform karea data rl sult memeuh asums MSRM. Grafk tersebut meujuka sgmod da ower alg kecl sedagka terletak atara da. (c) =.5, =. (d) =.7, = Gambar 3. Grafk kuasa,, da dega da,. Secara aalog bahwa sze adalah kasus khusus dar ower, yatu meolah H uder H, maka grafk sze dberka ada Gambar 4. ISSN
11 ukura Power of The Test 99 (a) = -5, =. (b) =.5, = Gambar 4. Grafk sze (ukura),, da dega 5da.5 Gambar 4 meujuka bahwa sze maksmum da mmum. Sedagka ada kods secara jelas meujuka bahwa sze maksmum da mmum. Karea la sze kecl, maka mash mugk memberka lha yag meark walauu lha juga bsa mejad sgfcat. Aalss grafk berkutya adalah ada data rl, teta karea data sult memeuh asumsya, maka dlakuka trasformas data melalu stadarsas yatu stadarsas varabel dega trasformas data ada varabel redktor, dega x x z, sehgga model yag ddaat adalah y x, s y x, da y x. Berkut meruaka grafk ower da sze dega trasformas data rl dega la dketahu. ISSN
12 Bud Pratko d.k.k. Gambar 5. Grafk Kuasa,, da Trasformas Data Rl dega =.,.3,.5,.7,.5, da L = ada Nla Dketahu. Gambar 6. Grafk Ukura,, da Trasformas Data Rl dega =.,.3,.5,.7,.5, da L = ada Nla Dketahu. ISSN
13 Power of The Test Gambar 5 da 6 datas meruaka grafk ower ad sze dega metrasformaska data rl ada varabel redktor dega la dketahu, da terlhat bahwa grafk datas sudah medekat dega kose Pratko (). Teta utuk la da mash tamak kosta yatu grafk yag berwara bru. Selajutya dlakuka eggambara grafk dega megguaka trasformas data rl dega la dtetuka. 4. KESIMPULAN Berdasarka hal tersebut datas, la ower of the tests (,, da ) ada SRM relatf kecl aabla dbadgka dega eelta sebelumya. Pada kods da mash bsa mejad lha, sedagka sult dertmbagka. Hal dtujukka dega ower da sze uj yag cederug maksmum, yag mash berada datara da, da memuya mmum ower da sze. Pada MSRM ower mmum, sedagka ower maksmum, da cederug datara keduaya. Lebh jauh bahwa ada kods meujuka bahwa sze maksmum da mmum, sehgga mash mugk memberka lha yag meark walauu lha juga bsa mejad sgfcat. Sedagka ada alkas dega data rl la ower of the cederug relatf lebh kecl dar, maka erlu aalsa lebh detl utuk memertmbagaka eymula sebaga test yag dertmbagka. Dar keduaya, maka daat dsmulka bahwa karea keclya la ower, maka adaya NSPI dalam sloe sagat memegaruh la ower yag mejadka berdamak ada roses egambla kesmula. Secara umum, hasl dar kedua model tersebut (SRM da MSRM) bahwa mash mejad lha test jka terdaat treatmet NSPI. DAFTAR PUSTAKA Bacroft, T. A., O Bases Estmato Due to The Use of The Prelmary Tests of Sgfcace, Aals Of Mathematcal Statstcs, 5 (944), 9-4. ISSN
14 Bud Pratko d.k.k. Ha, C.P. da Bacroft, T.A, O Poolg Meas Whe Varace Is U-Kow, Joural of Amerca Statstcal Assocato, 63 (968), Judge, G. G. ad Bock, M. E., The Statstcal Imlcatos of Pre-test ad Sterule Estmators Ecoometrcs, North-Hollad, New York, 978. Pratko, B, Tests of Hyotess for Lear Regresso Models wth No Samle Pror Iformato, Dsertas, Uversty of Souther Queeslad,. Saleh, E, Theory of Prelmary Test ad Ste-Tye Estmato wth Alcatos. Wley, New Jersey, 6. Saleh, A. K. Md. E. da Se, P. K., Noarametrc Estmato of Locato Parameter after A Prelmary Test o Regresso, Aals of Statstcs, 6 (978), Saleh, A. K. Md. E. da Se, P.K, Noarametrc Tests for Locato After Parameter a Prelmary Tests o Regresso, Commucato Statstcs-Theory ad Methods, (6) (98), Tamura, R., Noarametrc Ifereces wth A Prelmary Test, Bull. Math. Stat., (965), Yuus, R.M. da Kha, S., Icreasg Power of The Test Through Pre-Test A Robust Method, Commucatos Statstcs Theory ad Method, 4 (), ISSN
PROSIDING ISBN :
PROIDING IBN : 978 979 6353 9 4-5 PENGUJIAN INTERCEP UNTUK TET TERKAIT NON- AMPLE PRIOR INFORMATION PADA HIPOTEI ATU ARAH PADA REGREI LINIER EDERHANA KETIKA VARIANI DIKETAHUI Bud Pratko, Yulatr Wrawda
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 terperinciPENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas
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 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 terperinciProses inferensi pada model logit Agus Rusgiyono. Abstracts
Proses eres ada model logt Agus Rusgoo Let dstrbuto wth Abstracts 3 rereset the resose o a omal radom varable o Beroull P P where s a arameter wth ukow value. Problems o estmatg used smallest square methods
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 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 terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciBAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
Lebih terperinciPenaksiran Parameter Model Regresi Polinomial Berkson Menggunakan Metode Minimum Distance
Peaksra Parameter Model Regres Polomal Berkso Megguaka Metode Mmum Dstace Da Kurawat Dearteme Matematka, FMIPA UI, Kamus UI Deok 16 da61@gmal.com Abstrak Berkso Measuremet Error Model meruaka model regres
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR EDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULAI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN Astar Rahmadta *, Harso, Haosa rat Mahasswa Program tud Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciTAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL. Erma Kusuma Wati 1), Sigit Sugiarto 2), Bustami 2)
TAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL Erma Kusuma Wat, Sgt Sugarto, Bustam emakusumawat7@yahooco Mahasswa Program S Matematka Dose Matematka, Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciRuang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka
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 terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV
Pearka Cotoh Acak Berlas (Stratfed Radom Samlg Pertemua IV Defs Cotoh acak berlas ddaatka dega cara membag oulas mejad beberaa kelomok ag tdak salg tumag tdh, da kemuda megambl secara acak dar seta kelomokkelomok
Lebih terperinciPEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R 2, Cp MALLOW, dan S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL
Majalah Ekoom ISSN 4-950 : Vol. VII No. Des 03 PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R, C MALLOW, da S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL Oleh : Wara Pramest, Martha Suhardyah Fakultas Matematka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciPENDUGAAN BERBASIS MODEL UNTUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESTIMATION. Kismiantini
PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESIMAION Ksmat Jurusa Peddka Matematka, Uverstas Neger Yogyakarta Karagmalag, Yogyakarta 558, Idoesa e-mal : ksm_uy@yahoo.com ABSRAK Small Area
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 terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas megea dasar-dasar teor ag aka dguaka dalam eulsa skrs, atu megea data hrark, model regres -level, model logstk, estmas arameter model logstk, uj sgfkas arameter
Lebih terperinciBAB II KAJIAN LITERATUR
BAB II Kaja Lteratur 4 BAB II KAJIAN LITERATUR. Jarak Mahalaobs Megut artkel tetag jarak Mahalaobs dar htt://e.wkeda.org ada 8 Maret 008, jarak Mahalaobs adalah ukura jarak yag derkealka oleh Prasata Chadra
Lebih terperinciPENDUGAAN BERBASIS MODEL UNTUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESTIMATION 1. Kismiantini
PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESIMAION Ksmat Jurusa Peddka Matematka, Uverstas Neger Yogyakarta Karagmalag, Yogyakarta 5528, Idoesa e-mal : ksm_uy@yahoo.com ABSRAK Small Area
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
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 terperinciESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.
Prosdg Semar Nasoal Alkas Sas & Tekolog (SNAST) Yogakarta, 6 November 6 ISSN : 979 9X eissn : 54 58X ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE Noerat, Rka Herda,, Jurusa Statstka,
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciPERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT
IdoMS Joural o Statistics Vol., No. (3), Page 35-47 PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT PADA UJI SATU ARAH MAKSIMUM DAN MINIMUM PADA UJI-UJI TERKAIT NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA MODEL REGRESI SEDERHANA
Lebih terperinciRELATIF EFISIENSI PENAKSIR MOMEN TERHADAP PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMATER BERDISTRIBUSI SEGITIGA. Haposan Sirait 1, Usman Malik 2 ABSTRAK
Relatf Efses Peaksr Mome Terhada Peaksr Maksmum Lkelhood RELATIF EFISIENSI PENAKSIR MOMEN TERHADAP PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMATER BERDISTRIBUSI SEGITIGA Haosa Srat, Usma Malk ABSTRAK Makalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,
Lebih terperinciAnalisis Regresi Logistik Ordinal pada Prestasi Belajar Lulusan Mahasiswa di ITS Berbasis SKEM
D- JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) Aalss Regres Logstk Ordal ada Prestas Belajar Lulusa Mahasswa d ITS Berbass SKEM Zakaryah da Isma Za Jurusa Statstka, FMIPA, Isttut Tekolog
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LINIER PIECEWISE DUA SEGMEN. Keywords: two-segment piecewise linear regression, X-knots, discharge, bedload transport.
JURNAL GAUSSIAN, Volume, Nomor, Tahu 0, Halama 9-8 Ole d: htt://ejoural-s.ud.ac.d/dex.h/gaussa ANALISIS REGRESI LINIER PIECEWISE DUA SEGMEN Sylf, Dw Isryat, Dah Saftr 3 Mahasswa Jurusa Statstka FSM Uverstas
Lebih terperinciPENGUJIAN INTERCEPT PADA UJI SATU ARAH MAKSIMUM UNTUK TESTS TERKAIT NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION
UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- PENGUJIAN INTERCEPT PADA UJI SATU ARAH MAKSIMUM UNTUK TESTS TERKAIT NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION Budi Pratiko da Arlida Widiaa Jurusa MIPA Matematika Usoed Purwokerto
Lebih terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciEstimasi dan Statistik Uji pada Model Probit Biner Bivariat. Estimation and Statistical Test in Bivariate Binary Probit Model
Jural ILMU DASAR Vol. No.. 0 : 97-0 97 Estmas da Statstk Uj ada Model robt Ber Bvarat Estmato ad Statstcal est Bvarate Bar robt Model Vta Ratasar, urhad, Isma & Suhartoo Mahasswa S-3 Statstka FMIA IS,
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 terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciPenarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka
Lebih terperinciIII BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan
III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciPendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin
4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua
Lebih terperinciPemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif
Pemodela Jumlah Kemata Ibu d Jawa mur dega Pedekata Geeralzed Posso Regresso (GPR) da Regres Bomal Negatf Retdasyah Rsky Agga Permaa, Mutah Salamah Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut ekolog Sepuluh
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
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 terperinciPEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI
DPLP 3 Rev. 0 PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI Komte Akredtas Nasoal Natoal Accredtato Body of Idoesa Gedug Maggala Waabakt, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jed. Gatot Subroto, Seaya, Jakarta 070 Idoesa Tel. : 6 5747043,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson.
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prt) D45 Pemodela Faktor-Faktor yag Mempegaruh Jumlah Kasus IV & AIDS d Provs Jawa mur ahu 3 Megguaka Bvarate Posso Regresso Lucy Da Pusptasar da
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta
Lebih terperinciANALISIS REGRESI SEMIPARAMETRIK PADA KASUS HILANGNYA RESPON
ANALISIS REGRESI SEMIPARAMERIK PADA KASUS HILANGNA RESPON Irma ahya ), I Nyoma Budatara ), da Kartka Ftrasar ) ) Jurusa Matematka FMIPA, Uverstas Haluoleo Kedar ) Jurusa Statstka FMIPA, IS Sukollo Surabaya
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian
BAB IV HASIL PENELITIAN Hasl peelta berdasarka data yag dperole dar kegata peelta yag tela dlaksaaka ole peelt d MTs Salafya II Radublatug Blora pada kelas VIII A tau ajara 1 11. Data asl peelta tersebut
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciProsiding SNaPP2011 Sains, Teknologi, dan Kesehatan. 1 Joko Riyono. (Kampus A Jl.Kiyai Tapa No.1,Jakarta11440)
Prosdg NaPP as, Tekolog, da Kesehata IN:89-58 MODIFIKAI TATITIK UJI-t PADA TET INFERENIA MEAN MEREDUKI PENGARUH KEAIMETRIKAN POPULAI MENGGUNAKAN EKPANI CORNIH-FIHER Joko Ryoo taf.pegajar Fakultas Tekolog
Lebih terperinciPROSEDUR ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MENGGUNAKAN RESAMPLING BOOTSTRAP DAN JACKKNIFE
PROSEDUR ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MENGGUNAKAN RESAMPLING BOOTSTRAP DAN JACKKNIFE ESTIMATION OF PARAMETER REGRESION MODEL USING BOOTSTRAP AND JACKKNIFE Hed (Staf Pegajar UP MKU Poltekk Neger Badug)
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN
3 BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam baga hasl da embahasa aka dtamlka roses aalss da egolaha data, dalam betuk deskrtf, tabel-tabel yag dguaka, gambar-gambar beserta hasl da embahasaya. Dega memerhatka
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 terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciBeberapa Metode Alternatif untuk Analisis Data Sampel Berpasangan
Prosdg Statstka ISSN 46-6456 Beberapa Metode Alteratf utuk Aalss Data Sampel Berpasaga Rma Rzka Yuar Tet Sofa Yat, 3 Abdul Kudus,,3 Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl Tamasar No Badug 46
Lebih terperinciPenerapan Teori Limit Pusat Multivariat pada Pengendalian Proses Pelayanan di Poliklinik Rawat Jalan Rumah Sakit Umum Kardinah Tegal
Peerapa Teor Lmt Pusat Multvarat pada Pegedala Proses Pelayaa d Polklk Rawat Jala Rumah akt Umum Kardah Tegal Isa, M. PMTK FKIP Uv. Pacasakt Tegal sa@yahoo.com Abstrak Baga kedal adalah alat yag lazm dguaka
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciKONSISTENSI KOEFISIEN DETERMINASI SEBAGAI UKURAN KESESUAIAN MODEL PADA REGRESI ROBUST
KONSISTENSI KOEFISIEN DETERINASI SEBAGAI UKURAN KESESUAIAN ODEL PADA REGRESI ROBUST Harm Sugart (harm@ut.ac.d) Ad egawar Jurusa Statstka FIPA Uverstas Terbuka ABSTRACT I statstcs, the coeffcet of determato
Lebih terperinciX, Y, yang diasumsikan mengikuti model :
PERBANDINGAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN REGRESI SPLINE DAN KERNEL Lls Laome Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Haluoleo Kedar 933 emal : ls@yaoo.com Abstrak Tulsa membaas model regres oarametrk utuk
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 terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
Lebih terperinciAnalisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter
Vol. 6, No., 9-6, Jauar Aalss Regres Robust Megguaka Kuadrat Terkecl Terpagkas utuk Pedugaa Parameter Asa, Raupog, Sarmat Zaudd Abstrak Prosedur regres robust dtujuka utuk megakomodas adaya keaeha data,
Lebih terperinci