MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN SPLINE TRUNCATED
|
|
- Ivan Atmadjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Prosdg Sear Nasoal Volue 03, Noor ISSN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN SPLINE TRUNCATED Rahat Hdaat, Yula, Marwa Sa 3 Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Uverstas Cokroaoto Palopo,3 daatath@gal.co Aalss regres erupaka salah satu aalss d dala statstka ag dguaka utuk egestas pola hubuga atara varabel predktor x dega varabel respo. Dberka data berpasaga x, dega hubuga atara x dega dasuska egkut odel regres oparaetrk f x,,,...,. Kurva regres dhapr dega fugs sple g dega r buah ttk kot K. Estas utuk kurva regres sple dberka f ˆ x A K. Estator sple sagat bergatug pada ttk kot da sfat estator oleh sple adalah ler. Kata kuc: oparaetrk, sple. Pedahulua Aalss regres dpaka berkeaa dega stud pola hubuga atar satu atau lebh varabel predktor dega aksud eaksr atau epredks varabel respo. Sela utuk egetahu pola hubuga, aalss regres uga bsa dpaka utuk epredks. Aalss regres dala egestas kurva regres terdapat tga pedekata, atu pedekata regres paraetrk, regres oparaetrk da regres separaetrk. Dala pedekata regres paraetrk terdapat asus ag sagat kuat da kaku atu betuk kurva regres dketahu sala ler, kuadratk, kubk, poloal deraat p, ekspoe da la-la. Dsapg tu, dperluka pegetahua asa lalu tetag karakterstk data agar eperoleh peodela ag bak. Tuua utaa dala aalss regres adalah ecar betuk estas kurva regres. Dala odel regres paraetrk estas kurva regres ekuvale dega estas terhadap paraeter-paraeter dala odel []. Pedekata odel regres paraetrk elk sfat ag sagat bak dar padaga Statstka Iferesa sepert sederhaa, udah terpretasa, parso, tak bas, estator ler, efse, kosste, da Best Ler Ubased Estator (BLUE). Walaupu sagat hadal dar ss feresa, aka tetap pedekata sagat ebutuhka terpeuh asusasus ag dsaratka. Tdak seua perasalaha pola hubuga dapat ddekat dega regres paraetrk karea tdak seua perasalaha epua foras betuk hubuga atau kurva regres atar varabel respo dega varabel predktor. Jka dpaksaka dega pedekata regres Halaa 03 dar 35
2 Rahat Hdaat, Yula, Marwa Sa paraetrk aka aka eberka kespula ag eesatka. Oleh karea tu, ada plha dega eggguaka pedekata oparaetrk ag tdak eerluka foras pola hubuga atar varabel. Dala odel regres oparaetrk betuk kurva regres dasuska tdak dketahu. Kurva regres haa dasuska halus (sooth) dala art teruat d dala suatu ruag fugs tertetu (ruag Hlbert, ruag Sobolev, ruag HlbertSobolev, ruag Baach, ruag fugs kotu, ruag Etrop, da la-la) []. Perbedaa atara paraetrk dega oparaetrk adalah dala pedekata paraetrk data cederug dpaksa utuk egkut pola tertetu, sedagka pedekata oparaetrk data dber keleluasaa utuk ecar pola kurva regresa sedr sehgga sagat fleksbel da obektf. Beberapa odel regres oparaetrk ag baak dguaka atara la Hstogra, Kerel, Sple, Poloal Lokal, Deret Ortogoal, Deret Fourer, knn, Neural Network (NN), Wavelets, MARS, da ag la. Seua odel elk kelebha da kekuraga serta otvas sedr dala eodelka pola []. Dar beberapa odel regres oparaetrk tersebut ag palg popular adalah Sple. Peelta secara teorts uga baak berkebag atara la dlakuka []; [3]; [4]. Sple erupaka potoga-potoga poloal ag elk sfat tersege da kotu (trucated). Regres sple poloal trucated dguaka karea epua kelebha atu odel cederug ecar sedr estas data keaapu pola data tersebut bergerak. Kelebha terad karea dala sple terdapat ttk-ttk kot, atu ttk perpadua bersaa ag euukka terada perubaha pola perlaku data [5]. Dega ttk kot, sple dapat eberka fleksbltas ag lebh bak dar pada poloal, sehgga eugkka utuk eesuaka dr secara efektf terhadap karakterstk lokal. Alasa la elh regres sple poloal trucated karea obektf da optasa egguaka etode least square sehgga secara ateatk udah, sederhaa, da bak dala ebatu feres statstk. [6] dala artkela earaka egguaka regres sple poloal ka plot data tdak elas, stadar devas besar, da utuk lebh udah. [7] eperlhatka dala regres oparaetrk sple data cross secto da satu respo, bahwa ka la paraeter peghalus sagat kecl aka aka eberka estator kurva regres ag sagat kasar. Sebalka, ka la paraeter peghalus sagat besar aka aka dhaslka estator kurva regres Halaa 04 dar 35
3 Model Regres Noparaetrk Dega Pedekata Sple Trucated oparaetrk ag sagat ulus. Akbata dala estator sple utuk data cross secto perlu dplh paraeter peghalus ag optal agar dperoleh estator ag palg sesua utuk data. Dala peelta, aka dlakuka estas kurva regres oparaetrk egguaka pedekata sple trucated serta bagaaa sfat-sfat dar estator ag dperoleh. Aalss Regres Aalss regres erupaka suatu aalss statstka ag dguaka utuk egetahu persaaa pola hubuga atara varabel predktor da varabel respo. Terdapat dua pedekata estas odel dala aalss regres, atu regres paraetrk da regres oparaetrk. Pedekata regres paraetrk dguaka ka betuk kurva regres dketahu. Jka pola hubuga data ebetuk pola lear aka dguaka pedekata regres paraetrk lear. Jka pola hubuga data ebetuk pola kuadrat aka dguaka pedekata regres kuadratk, da la-la [8]. Betuk pola hubuga dapat ddetfkas berdasarka pada foras asa lalu atau scatter plot data [9]. Aalss Regres Ler Regres ler erupaka etode statstka ag dguaka utuk eodelka hubuga atara varabel respo dega satu atau lebh varabel predktor. Apabla baaka varabel predktor haa ada satu, dsebut sebaga regres ler sederhaa, sedagka apabla terdapat lebh dar satu varabel predktor, dsebut sebaga regres ler bergada. Aalss regres apu edeskrpska feoea data elalu terbetuka suatu odel hubuga ag bersfata uerk. Jka x adalah varabel predktor da adalah varabel respo, aka terdapat hubuga fugsoal atara x da. Jka dbuat secara ateats hubuga tu dapat dabarka sebaga berkut. f x (0.) daa adalah adalah varabel respo ag erupaka suatu fugs dar varabel predktor x, serta adalah error acak ag dasuska egkut dstrbus oral [0]. Sple dala Regres Noparaetrk Sple dala regres oparaetrk epua sfat fleksbltas ag tgg da epua keapua egestas perlaku data ag cederug berbeda pada terval ag berlaa ([8];[]). Keapua egestas perlaku data dtuukka oleh fugs trucated (potoga-potoga) ag elekat pada estator Halaa 05 dar 35
4 Rahat Hdaat, Yula, Marwa Sa da potoga-potoga tersebut ag dsebut ttk kot. Ttk kot erupaka ttk perpadua bersaa ag euukka perubaha pola perlaku fugs pada selag ag berbeda. Sple erupaka salah satu es pecewse poloal, atu poloal ag elk sfat tersege. Sfat tersege eberka fleksbltas lebh dar poloal basa, sehgga eugkka utuk eesuaka dr secara lebh efektf terhadap karakterstk lokal suatu fugs atau data. Dala fugs sple terdapat ttk kot ag erupaka ttk perpadua ag euukka perubaha perlaku kurva pada selag ag berbeda [9]. Fugs sple berderaat adalah sebarag fugs ag secara uu dapat dsaka dala betuk sebaga berkut: dega adalah kostata rl, da x k x ; k ; 0 x k x k J (0.) f x x x k 0 Jka =,, da 3 dperoleh berturut-turut sple lear, sple kuadratk da sple kubk serta k adalah ttk kot. Apabla dasuska error berdstrbus oral depede dega ratarata ol da varas, aka rata-rata f x da varas pada odel regres uga berdstrbus oral dega. Akbata dperoleh estas utuk paraeter dega egguaka etode least square, atu dega euka ulah kuadrat error-a adalah sebaga berkut, f x = x x k J 0 Dega peaa atrks, dperoleh: X X X X X Halaa 06 dar 35
5 Model Regres Noparaetrk Dega Pedekata Sple Trucated Bla persaaa d ats dturuka terhadap vektor da hasla dsaaka dega ol aka ddapat: dega: X ˆ X X X (0.3) x x x k x k x x x k x k x x x k x k Estator Sple dala Regres Noparaetrk Fugs sple erupaka ulaha dar fugs poloal dega suatu fugs trucated. Dala baga dbahas tetag odel regres oparaetrk, daa estas kurva f dlakuka dega egguaka sple. Dberka data berpasaga x, da hubuga atara x dega odel regres oparaetrk:,,,..., f x dasuska egkut D dala peelta, dlakuka suatu kaa dega kurva regres f dhapr dega fugs sple f dega kot K. Dala betuk atrk dsaka sebaga berkut: f x f x f x Apabla odel regres sple dsaka dala betuk atrks, dperoleh: 0 x x x x K x K r x x x x K x Kr x x x x K x K r r Halaa 07 dar 35
6 Rahat Hdaat, Yula, Marwa Sa atau dapat dtuls dega X K, K,..., Kr Selauta, estas paraeter 0 dperoleh dega etode least square, dega eelesaka optas: M M r r R R X K, K,..., Kr X K, K,..., Kr M r R Julah kuadrat error dega peabara atrksa dberka sebaga berkut: X K, K,..., Kr X K, K,..., Kr X K X K X K X K X K Bla persaaa d atas dturuka terhadap vektor da hasla dsaaka dega ol, dperoleh: X K X K X K 0 dega, ˆ X K X K X K X K X K, K,..., Kr r x x x x K x K x x x x K x K r x x x x K x K Akbata, estas utuk kurva regres sple dega kot K dberka oleh : r r Halaa 08 dar 35
7 Model Regres Noparaetrk Dega Pedekata Sple Trucated fˆ x X K ˆ X K X K X K X K Sehgga dperoleh: fˆ x A K dega AK X KX K X K X K erupaka fugs dar ttk kot da K K, K,..., Kr erupaka ttk-ttk kot. Sfat Kelera Estator Model regres oparaetrk sple dapat dtuls dala betuk atrks berkut. X K dega,,...,. Jka dtulska f X K, dega K K K K r atrks fugs dar K, aka dperoleh: f X K erupaka da fˆ X K ˆ X K X K X K X K A K Berdasarka persaaa d atas, terlhat bahwa estator sple ˆf erupaka estator ag ler. Kelera dapat eberka keudaha bag peelt dala ebetuk statstk feres utuk pedekata sple. Kespula. Jka dketahu odel regres oparaetrk:,,,..., f x Kurva regres f dhapr dega fugs sple dega r buah ttk kot K, dperoleh ˆ,,..., r f A K K K A K Halaa 09 dar 35
8 Rahat Hdaat, Yula, Marwa Sa dega AK X KX K X K X K erupaka fugs dar ttk-ttk kot K K, K,..., K.. Sfat estator ag dperoleh adalah ler. r Daftar Pustaka [] Budatara, I.N., Lestar, B., Islaat, A., Pelha Kot Optal dala Estator Sple Terbobot pada Regres Noparaetrk Heteroskedastk Data Logtudal, Sear Nasoal Stattska IX, Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaa [] Doksu,K., da Koo,Y.J., O Sple Estators ad Predcto Itervals Noparaetrc Regresso, Coputatoal Statstcs ad Data Aalss, 000, vol. 35, 67 8, 000. [3] Wad, M.P., A Coparso of Regresso Sple Soothg Procedures, Departets of Bostatstcs, School of Publc Health, Harvard, 005. [4] Huag, Z.J., Local Asptotc for Poloal Sple Regresso, The Aual Statstcs, vol. 3, o. 5, , 003. [5] Eubak, R.L., Sple Soothg ad Noparaetrc Regresso d Edto, Marcel Dekker, New York, 999. [6] Hurle, D., Husse,J., McKeow,R., da Add,C., A Evaluato of Sples Ler Regresso, South Carola Cetral Cacer Regstr, Coluba, 005. [7] Wahba, G., Sple Models for Observatoal Data, SIAM, CBMS-NSF Regoal Coferece Seres ad Appled Matheatcs, Phladelpha [8] Eubak, R.L., Sple Soothg ad Noparaetrc Regresso, Mercel Dekker, New York, 988. [9] Hardle, W., Appled Noparaetrc Regresso, Cabrdge Uverst Press, New York, 990. [0] Draper, N.R da Sth. H., Appled Regresso Aalss (thrd edto), Caada: Joh ad Wles & Sos,c, 998. [] Budatara, I.N., Model Sple dega Kots Optal, Jural Ilu Dasar, FMIPA Uverstas Jeber, 7, 77-85, 006. Halaa 0 dar 35
II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema
II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
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 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Untuk mengetahui lebih jelas mengenai uji Modifikasi Baumgartner Weiβ
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Utuk egetahu lebh elas egea u Modfkas Baugarter Weβ Schdler (MBWS) dperluka teor-teor yag edukug. Utuk tu, bab eelaska egea statstk oparaetrk u beda dua rata-rata dega
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 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 terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema
II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode
BAB II ANDASAN TEORI. Regres Noparametrk Metode statstka oparametrk merupaka metode statstka ag dapat dguaka dega megabaka asums-asums ag meladas pegguaa metode statstk parametrk. Terutama ag berkata dega
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciTINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil
4 INJAUAN PUSAKA Kosep Dasar Pedugaa Area Kec Secara uu etode pedugaa area kec dbag ejad dua baga atu etode peduga agsug (drect estato da etode peduga tak agsug (drect estato. etode-etode pedugaa seaa
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 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 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 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 terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
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 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 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 terperinciREGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2010
REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAUN Mahasswa Yulda Federka 9 5 6 Dose Pembmbg Ir. Mutah Salamah,M.Kes da Jerry Dw T.P.,S.S,M.S ABSTRAK Pertumbuha
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses peelta utuk megaalss aproksmas fugs dega metode mmum orm pada ruag hlbert C[ab] (Stud kasus: fugs rasoal) peuls megguaka defs teorema da kosep dasar sebaga berkut:.. Aproksmas
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
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 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 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 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 terperinciAnalisis Korelasi dan Regresi
Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael
Lebih terperinciOn A Generalized Köthe-Toeplitz Duals
JMP : Volume 4 Nomor, Ju 202, hal. 3-39 O A Geeralzed Köthe-Toepltz Duals Sumardoo, Supama 2, da Soepara Darmawaa 3 PPPPTK Matematka, smrd2007@gmal.com 2 Mathematcs Departmet, Gadah Mada Uverst, supama@ugm.ac.d
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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
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 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 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 terperinciESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK
Tess ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK Oleh : MUHAMMAD NAFI NRP.304008 PROGRAM PASCASARJANA PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)
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 terperinciPENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
ENAKSI DUAL ATIO-UM-ODUT UNTUK ATA-ATA OULASI ADA SAMLING AAK SEDEHANA hrsta ajata, Frdaus, Haposa Srat Mahasswa rogram Stud S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu egetahua Alam Uverstas
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 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 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 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 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 & 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 terperinciANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
Sear Nasoal Mateatka IV (SeNasMat) Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaya, 3 Deseber NLISIS MSLH GENERTOR DRI POSSIBLE DN UNIVERSL EIGENVECTOR PD MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar, Suboo,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB
Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
A IJAUA PUSAA Pada bab aka duraka egea dasar teor ag dguaka dala pegerjaa tugas akhr. eor ag dbahas atara la egea pegeala obek, Prcpal Copoet Aalss (PCA), Lear Dscrat Aalss (LDA), Subclass Dscrat Aalss
Lebih terperinciWeight Estimation Using Generalized Moving Average
IPTEK, The Joural for Techolog ad Scece, Vol. 9, No. 4, November 8 3 Weght Estmato Usg Geeralzed Movg Average Jerr Dw Trjoo Puromo, I Noma Budatara, da Kartka Ftrasar Abstract Estmato of regresso curve
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 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 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 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 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 terperinciMODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DENGAN PEMBOBOT FUNGSI KERNEL GAUSS Studi Kasus: Jumlah Kematian Bayi di Jawa Timur Tahun 2007
Jural Barekeg Vol. 5 No. 2 Hal. 25 3 (2) MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED POISSON REGRESSION DENGAN PEMBOBO FUNGSI KERNEL GAUSS Stud Kasus: Julah Keata Bay d Jawa ur ahu 27 SALMON NOJE AULELE Staf Jurusa Mateatka
Lebih terperinciStudi Kinerja Varian Metode Komputasi Momen Legendre Dalam Rekonstruksi Citra
Stud Kera Vara etode Koputas oe Legedre Dala Rekostruks Ctra Rull Soelaa ), edaa Aru ), Karla K. Nsa 3) Jurusa Tekk Iforatka, Fakultas Tekolog Iforas Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaa, 6 ) Eal :
Lebih terperinciPEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta
Vol 4 No, 46-58, Arl 00, ISSN : 40-858 PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN STRAP Taro Jurusa Mateatka FMIPA UNDIP Searag Subaar Jurusa Mateatka FMIPA UGM Yogyakarta Abstrak Tulsa ebcaraka tetag eeraa
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 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 terperinciMASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA
Masalah Norm Mmum (Karat) MASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA Karat da Dhorva Urwatul Wutsqa Jurusa Peddka Matematka FMIPA Uverstas Neger Yogakarta Abstract I ths paper, wll be dscussed
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
Lebih terperinciMETODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEMILIHAN DISTRO LINUX
ORBITH VOL. 9 NO. JULI 03 : 78 83 ETODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEILIHAN DISTRO LINUX Oleh : Ahad Sabq Tekk Iforatka Poltekk Purbaya Tegal Jl. Pacakarya No. Talag Tegal 593 Abstrak Pada peelta
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
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 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 terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi
3 II. TINJAUAN PUSTAKA. Aalss Regres Aalss regres merupaka salah satu metode statstka ag dguaka utuk mempelajar da megukur huuga statstk ag terjad atara dua atau leh varael. Dalam regres sederhaa dkaj
Lebih terperinciMetode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi
Metode Statstka Pertemua XII Aalss Korelas da Regres Aalss Hubuga Jes/tpe hubuga Ukura Keterkata Skala pegukura varabel Pemodela Keterkata Relatoshp vs Causal Relatoshp Tdak semua hubuga (relatoshp) berupa
Lebih terperinciPENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS
PENAKIR REGREI CUM RAIO UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFIIEN KURTOI DAN KOEFIIEN KEWNE usta Wula ar *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciESTIMASI BOBOT DENGAN GENERALIZED MOVING ANERAGE DAN VISUALISASINYA
ESTIMASI BOBOT DENGAN GENERALIZED MOVING ANERAGE DAN VISUALISASINYA Jerr Dw Trjoo Puromo Alum Pasca Sarjaa Statstka FMIPA ITS Kampus ITS Sukollo, Surabaa I Noma Budatara Jurusa Statstka FMIPA ITS Kampus
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 terperinci; θ ) dengan parameter θ,
Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas
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 terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya September 2017, Samarinda, Indonesia ISBN:
Prosdg Sear Nasoal Mateatka, Statstka, da Aplkasya 017 3 Septeber 017, Saarda, Idoesa ISBN: 978-60-5031-0-3 Aalss Portofolo Optal Dega Model Sgle Idex utuk Saha yag Lstg pada Sektor Agr da Mg d Bursa Efek
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 terperinciPEMILIHAN VARIABEL DAN REDUKSI DIMENSI DALAM REGRESI NONPARAMETRIK BERDIMENSI BESAR
PEMILIHAN VARIABEL DAN REDUKSI DIMENSI DALAM REGRESI NONPARAMETRIK BERDIMENSI BESAR Eva Yat Sregar Dose Program Stud Peddka Matematka STKIP Tapaul Selata Jl. Suta Muammad Arf Kel. BatagAyum Jae Padagsdmpua
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 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 terperinciPenyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)
ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.
Lebih terperinciAplikasi Model Regresi Logit dan Probit pada Data Kategorik
Vol. 6, No.2, 07-4, Jauar 200 Aplkas Model Regres Logt da Probt pada Data Kategork Georga M. Tugk Abstrak Pembahasa dua model alteratf utuk data ber atu model Regress Logt da Probt. Regress Logt dguaka
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TORI. Regres Ler ederhaa Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebh varabel yag hubugaya tdak dapat dpsahka, da hal tersebut basaya dseldk sfat hubugaya. Aalss regres adalah sebuah tekk
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 terperinciPRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange
Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata
Lebih terperinciVolume 1, Nomor 2, Desember 2007
Volume, Nomor, Desember 007 Barekeg, Desember 007. hal.-7 Vol.. No. ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKPONENSIAL PADA LOKASI TERBATAS (Estmatg Parameter Dstrbuto Expoetal At Fte Locato MOZART W TALAKUA, JEFRI
Lebih terperinci