= R. iid. Peubah acak yang diamati adalah y ( y,..., y ) T = j yij. i ~ i i
|
|
- Lanny Johan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 L A M P I R A N
2 Lampra 6 Lampra : Sfat-sfat Sebara Beta-Bomal.. Fugs Peluag msalka Meurut Cassela da Berger (990) suatu fugs dar peuba Y f dsebut sebaga fugs kepekata peluag atau fugs massa peluag apabla memeu beberapa sarat berkut : a. f > 0 R b. f jka dskrt atau f R jka kotu. c. P ( Y A) f jka dskrt atau ( Y A) f A R P d jka kotu Model beta-bomal adala model utuk data cacaa model megalam overdspers. Model merupaka suatu model ag berawal dar model Beroull dega model peluag utuk data cacaa ag dataka dega j... ;... m. j A Taap pertama : j d ~ d ~ Beroull( ) atau Bomal( ) Peuba acak ag damat adala (... ) T j j mejad total coto merupaka statstk cukup mmal utuk model taap pertama. Dketau bawa dstrbus samplg ~ Bomal( ) ag mempua fugs kepadata sebaga berkut : f ( ) ( ) () Taap kedua : d ~ Beta( ) > 0 > 0 dega Beta( ) meataka dstrbus beta dega parameter da serta fugs kepadata (dstrbus pror) utuk adala ( ) ( ) ( ) f ( ) ( ) > 0 > 0 () d
3 Lampra 7 Lajuta da adala fugs gamma. (). Dar persamaa () da () dperole fugs kepadata posteror berkut : π π m f m f (3) dega fugs kepadata margal ( ) π d f m (4) serta fugs peluag dar persamaa d atas dapat dataka dega betuk sebaga berkut : [ ]( [ ] [ ] ) B B f (5) Meurut Wllams (975) pedugaa parameter utuk da adala μ j da λ (6)
4 Lampra 8 Lajuta da berdasarka parameter ag dkemukaka ole Grfft (973) maka persamaa (5) dapat dtuls fugs sebaga berkut : ( ) f λ λ μ λ μ (7).. Rataa da Ragam Sebara Beta-Bomal Sala satu geeralsas percobaa Beroull adala utuk meetuka peluag sukses ag bervaras dar percobaa ke percobaa. Model stadar utuk model sepert pada taap pertama peuba acak ag damat mejad total coto ( T... ) j j. Rataa ag dbetuk adala : [ ] j j j j j j j j (8) Selajuta aka dselesaka atu d d d
5 Lampra 9 Lajuta atau (9) Pertuga utuk memperole la dega meetuka utuk maka dperole (0) da utuk V dega mugguaka rumus [ ] V () \ Utuk dperole () Kemuda dar (0) () da () dperole
6 Lampra 30 Lajuta [ ] ( ) ( [ ] ) V (3) secara rgkas dperole rumus peduga baes da ragam posteror bag adala B (4) da V (5).3. Peurua Peduga mprcal Baes Peduga emprcal baes dapat dperole dar rumus (5) da asl rumus pada peduga mome Klema (973) aka tetap dalam proses peuruaa megguaka peduga emprsa. Dar (5) da dapat dturuka rumus peduga emprcal baes sebaga berkut :
7 Lampra 3 Lajuta γ γ B B (6) dega γ egga dperole peduga emprcal baes s adala γ γ B B (7)
8 Lampra 3 Lampra : Program pertuga da dega metode mome proc ml; optos ps50; /* pembacaa data dar fle podesbks */ load _all_; use podesbks; read all; NM(NO); (); (); prt 'DATA AWAL CONTOH DAN KLUARGA PRASJAHTRA'; prt m ; /* pedugaa metode mome Klema 973 */ T[]; p/; w/t; mrow(); /* mea coto berbobot */ pbw#p; p_atp[]; /* ragam coto berbobot */ spw#(p-p_at)##;. sum_spsp[]; prt 'PRHITUNGAN PI PI BRBOBOT DAN SP'; prt m p pb sp ; prt 'MAN DAN RAGAM CONTOH BRBOBOT'; prt p_at sum_sp ; /* pertuga mome Klema */ (##)/T; sum_t[]; k(t#sum_sp)-p_at*(-p_at)*(m-); kp_at*(-p_at)*(t-sum_t-(m-)); kk/k;
9 Lampra 33 Lajuta /* la alpa da beta */ alpap_at*(-k)/k; betaalpa*(/p_at-); prt 'NILAI ALPHA BTA'; prt alpa beta; ed;
10 Lampra 34 Lampra 3 : Hasl pertuga da dega metode Klema NILAI ALPHA_HAT BTA_HAT
11 Lampra 35 Lampra 4 : Program pertuga peduga Baes peduga emprcal Baes da ragam posteror dega metode Mome proc ml; optos ps50; /* pembacaa data dar fle podesbks */ load _all_; use podesbks; read all; NM(NO); (); (); /* pertuga pedugaa metode mome Klema 973 */ T[]; p/; w/t; mrow(); /* mea coto berbobot */ pw#p; p_atp[]; /* ragam coto berbobot */ spw#(p-p_at)##; sum_spsp[]; z(p-p_at)##; (##)/T; sum_t[]; /* pedugaa mome Klema */ k(t#sum_sp)-p_at*(-p_at)*(m-); kp_at*(-p_at)*(t-sum_t-(m-)); kk/k; alpap_at*(-k)/k; betaalpa*(/p_at-); /* peduga baes da ragam posteror bag p */ k(alpa)#(-beta); k(alpabeta)#(alpabeta)##; p_at_b(alpa)/(alpabeta); var_p_at_bk/k; /* peduga emprcal baes bag p */
12 Lampra 36 Lajuta gamma/(alpabeta); p_at_bgamma#p(-gamma)#p_at; /* asl peduga baes peduga emprcal baes da ragam posteror */ prt m p_at_b p_at_b var_p_at_b; ed;
13 Lampra 37 Lampra 5 : Programa SAS utuk pertuga peduga jackkfe proc ml; optos ps50; /* PROGRAM CRAT BY SLAMT ABADI */ /* PNDUGAAN DNGAN MTOD MOMNT KLINMAN 973 */ load _all_; use data3; read all; m(r); (); (); T[]; p/; w/t; mrow(); pw#p; p_atp[]; spw#(p-p_at)##; sum_spsp[]; (##)/T; sum_t[]; k(t#sum_sp)-p_at*(-p_at)*(m-); kp_at*(-p_at)*(t-sum_t-(m-)); kk/k; alpap_at*(-k)/k; betaalpa*(/p_at-); /* prt alpa ; prt beta; */ /* PRHITUNGAN PNDUGA PROPORSI DAN RAGAM MPRICAL BAYS */ gamma/(alpabeta); p_at_bgamma#p(-gamma)#p_at;
14 Lampra 38 Lajuta k(alpa)#(-beta); k(alpabeta)#(alpabeta)##; var_p_at_bk/k; /* prt p_at_b; prt var_p_at_b ; */ /* PRHITUNGAN ITRASI ALPHA DAN BTA */ do r to m; f r te sub_r(:m)`; f (<r&r<m) te sub_r((:(r-)) ((r):m))`; f rm te sub_r(:(m-))`; /* */ p_at_b_k p_at_b[sub_r]; var_p_at_b_k var_p_at_b[sub_r]; _l[sub_r]; _l[sub_r]; T_l_l[]; p_l_l/_l; w_l/t_l; mrow(_l); p_lw#p_l; p_at_lp_l[]; sp_lw#(p_l-p_at_l)##; sum_sp_lsp_l[]; _l(_l##)/t_l; sum_t_l_l[]; k(t_l#sum_sp_l)-p_at_l*(-p_at_l)*(m-); kp_at_l*(-p_at_l)*(t_l-sum_t_l-(m-)); kk/k; alpa_lp_at_l*(-k)/k; beta_lalpa_l*(/p_at_l-); alpa_ter(alpa_ter//alpa_l) ; beta_ter(beta_ter//beta_l) ;
15 Lampra 39 Lajuta ed; /* prt p_at_b_k ; prt alpa_ter ; prt beta_ter ; */ /* PRHITUNGAN ITRASI M da M */ do r to m; f r te sub_r()`; f (<r&r<m) te sub_r(r)`; f rm te sub_r(m)`; sub[sub_r]; sub[sub_r]; ksubvar_p_at_b[sub_r]; lrepeat(subm); lrepeat(subm); klrepeat(ksubm); /* PRHITUNGAN M */ k(lalpa_ter)#(l-lbeta_ter); k(lalpa_terbeta_ter)#(lalpa_terbeta_ ter)##; glk/k; dffgl-kl; ed; sum_dffdff[]; sum_dff_ter(sum_dff_ter//sum_dff) ; ksubvar_p_at_b[sub_r]; klrepeat(ksubm); kl_ter(kl_ter kl); ssubp_at_b[sub_r]; slrepeat(ssubm); sl_ter(sl_ter sl); mvar_p_at_b-(m-)/m*sum_dff_ter;
16 Lampra 40 Lajuta /* prt m ; */ /* PRHITUNGAN M */ do s to m; ed; alpa_lalpa_ter[s]; beta_lbeta_ter[s]; ralparepeat(alpa_l56); rbetarepeat(beta_l56); k3ralpa; k3ralparbeta; p_b_lk3/k3; gabug(gabug p_b_l) ; xgabug`; xl(gabug`-sl_ter)##; sumxxl[]; sumx_tras sumx`; m (m-)/m#sumx_tras ; mse_j mm; /* prt m ; prt m ; */ prt mse_j ; ed;
17 Lampra 6 : Hasl pertuga Dugaa propors Ruma Tagga Msk d kota Bekas Lampra 4 No Nama Peduga No Nama Peduga Kel. Keluraa Lagsug Stetk B Kel. Keluraa Lagsug Stetk B JATIMAKMUR MARGAHAYU JATIWARINGIN BKASI JAYA JATIBNING DURN JAYA JATICMPAKA ARN JAYA JATIBARU BOJONG MNTNG JATIKARYA BOJONG RAWALUMBU JATISAMPURNA SPANJANG JAYA JATIRANGGA PNGASINAN JATIRANGGON JAKA MULYA JATIRADN JAKA STIA JATIMURNI PKAYON JAYA JATIMLATI MARGA JAYA JATIWARNA KAYURINGIN JAYA JATIRAHAYU BINTARA JAYA JATISARI BINTARA JATILUHUR KRANJI JATIRASA KOTA BARU JATIASIH JAKA SAMPURNA JATIMKAR HARAPAN MULYA
18 Lampra 4 Lajuta 0 JATIKRAMAT KALI BARU CIKTINGUDIK MDAN SATRIA SUMUR BATU PJUANG CIKIWUL HARAPAN JAYA BANTARGBANG KALIABANG TNGAH PADURNAN PRWIRA CIMUNING HARAPAN BARU MUSTIKAJAYA TLUK PUCUNG MUSTIKASARI MARGA MULYA
19 Lampra 43 Lampra 7 : Hasl pertuga ragam dega metode lagsug Baes emperk Jackkfe da Bootstrap No Nama Peduga Peduga Tak Lagsug No Nama Peduga Peduga Tak Lagsug Kel. Keluraa Lagsug Naïve Jackkfe Bootstrap Kel. Keluraa Lagsug Naïve Jackkfe Bootstrap JATIMAKMUR MARGAHAYU JATIWARINGIN BKASI JAYA JATIBNING DURN JAYA JATICMPAKA ARN JAYA JATIBARU B. MNTNG JATIKARYA B. RAWALUMBU JATISAMPURNA S. JAYA JATIRANGGA PNGASINAN JATIRANGGON JAKA MULYA JATIRADN JAKA STIA JATIMURNI PKAYON JAYA JATIMLATI MARGA JAYA JATIWARNA K. JAYA JATIRAHAYU BINTARA JAYA JATISARI BINTARA JATILUHUR KRANJI JATIRASA KOTA BARU JATIASIH J. SAMPURNA JATIMKAR H. MULYA
20 Lampra 44 Lajuta 0 JATIKRAMAT KALI BARU CIKTINGUDIK MDAN SATRIA SUMUR BATU PJUANG CIKIWUL HARAPAN JAYA BANTARGBANG K. TNGAH PADURNAN PRWIRA CIMUNING HARAPAN BARU MUSTIKAJAYA TLUK PUCUNG MUSTIKASARI MARGA MULYA
Lampiran 1. Hirarki Wilayah Kota Bekasi Tahun 2003
LAMPIRAN 70 Lampiran 1. Hirarki Wilayah Kota Bekasi Tahun 2003 Jumlah Jumlah Jenis Hirarki Bekasi Timur Margahayu 353 24 Hirarki 1 Medan Satria Medan Satria 959 23 Hirarki 1 Pondokgede Jatirahayu 557 23
Lebih terperinciLampiran 1. Hasil Analisis Skalogram Tahun 2003
LAMPIRAN 72 Lampiran 1. Hasil Analisis Skalogram Tahun 2003 Kecamatan Kelurahan/Desa Penduduk fasilitas Pendidikan Ekonomi Kesehatan Sosial Jenis PONDOKGEDE JATIRAHAYU 45675 40 398 61 58 1056 23 Hirarki
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL MENGGUNAKAN MODEL BETA-BINOMIAL SLAMET ABADI
PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL MENGGUNAKAN MODEL BETA-BINOMIAL SLAMET ABADI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 0 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dega saa meataka bahwa tess
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
14 HASIL DAN PEMBAHASAN Data Pengeluaran Per Kapita Berdasarkan data dari Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kota Bekasi bahwa jumlah rumah tangga sebanyak 428,980 dengan jumlah anggota rumah tangga
Lebih terperinciLEMBARAN DAERAH KOTA BEKASI NOMOR : 2 SERI : D PERATURAN DAERAH KOTA BEKASI NOMOR 02 TAHUN 2002 TENTANG PENETAPAN KELURAHAN
LEMBARAN DAERAH KOTA BEKASI NOMOR : 2 SERI : D PERATURAN DAERAH KOTA BEKASI NOMOR 02 TAHUN 2002 TENTANG PENETAPAN KELURAHAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA WALIKOTA BEKASI Menimbang : a. bahwa untuk
Lebih terperinciKETUA PENGADILAN AGAMA BEKASI. SURAT KEPUTUSAN Nomor: W10-A19/090/SK/HK.05/I/2016
KETUA PENGADILAN AGAMA BEKASI SURAT KEPUTUSAN Nomor: W10-A19/090/SK/HK.05/I/2016 TENTANG PANJAR BIAYA PERKARA TINGKAT PERTAMA, BANDING, KASASI, PENINJAUAN KEMBALI (PK), SITA JAMINAN (CB) DAN PEMERIKSAAN
Lebih terperinciPANDUAN MUSRENBANG KELURAHAN
PANDUAN MUSRENBANG KELURAHAN RKPD KOTA BEKASI TAHUN 018 Berkarya Melalui Kreativitas dan Inovasi untuk Terwujudnya Kota Bekasi Maju, Sejahtera dan Ihsan BADAN PERENCANAAN PEMBANGUNAN DAERAH KOTA BEKASI
Lebih terperinciNO INSTANSI / SKPD ALAMAT KODE POS TELEPON EXT. FAX
NO INSTANSI / SKPD ALAMAT KODE POS TELEPON EXT. FAX Walikota Wakil Walikota Sekretariat DPRD Staf Ahli Walikota 5 Sekretaris Daerah 6 Asda (Asisten Pemerintahan) 7 Asda (Asisten Pembangunan dan Kemasyarakatan)
Lebih terperinciBAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA
9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta
Lebih terperinciANGGARAN PROGRAM DAN KEGIATAN TAHUN 2017 DINAS PERUMAHAN KAWASAN PERMUKIMAN DAN PERTANAHAN KOTA BEKASI. Sumber Dana
ANGGARAN PROGRAM DAN KEGIATAN TAHUN 2017 DINAS PERUMAHAN KAWASAN PERMUKIMAN DAN PERTANAHAN KOTA BEKASI Kode Program dan Kegiatan 1.04. 1.04.01. 01 Program Pelayanan Administrasi Perkantoran Nama Program
Lebih terperinciIV. KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN
IV. KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN 4.1 Keadaan Geografi Secara geografis Kota Bekasi berada pada posisi 106 o 48 28 107 o 27 29 Bujur Timur dan 6 o 10 6 6 o 30 6 Lintang Selatan. Letak Kota Bekasi yang
Lebih terperinciDAFTAR DAYA TAMPUNG PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU TAHUN PELAJARAN 2015/2016
LAMPIRAN I : KEPUTUSAN WALIKOTA Nomor : 422.1/Kep.280-Disdik/VI/2015 Tanggal : 4 Juni 2015 DAFTAR DAYA TAMPUNG PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU TAHUN PELAJARAN 2015/2016 A. JENJANG SEKOLAH MENENGAH PERTAMA
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 terperinciLAMPIRAN I : KEPUTUSAN WALIKOTA BEKASI Nomor : 422.1/Kep.280-Disdik/VI/2015 Tanggal : 4 Juni 2015
LAMPIRAN I : KEPUTUSAN WALIKOTA Nomor : 422.1/Kep.280-Disdik/VI/2015 Tanggal : 4 Juni 2015 DAFTAR DAYA TAMPUNG PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU TAHUN PELAJARAN 2015/2016 A. JENJANG SEKOLAH MENENGAH PERTAMA
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 terperinciPertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia
Baa jar Mekaka Baa Mulat, ST., MT Pertemua V V. Ttk Berat da Mome ersa. Ttk Berat Peampag Mome pertama suatu luasa eleme teradap suatu sumbu d dalam bdag luasa dberka dega produk luasa eleme da jarak tegak
Lebih terperinciBERITA DAERAH KOTA BEKASI
BERITA DAERAH KOTA BEKASI NOMOR : 79 2017 SERI : D PERATURAN WALI KOTA BEKASI NOMOR 79 TAHUN 2017 TENTANG PERUBAHAN KEDUA ATAS PERATURAN WALI KOTA BEKASI NOMOR 103 TAHUN 2016 TENTANG PEMBENTUKAN DAN SUSUNAN
Lebih terperinciLEMBARAN DAERAH KOTA BEKASI NOMOR : SERI : E PERATURAN DAERAH KOTA BEKASI NOMOR 05 TAHUN 2016 TENTANG
LEMBARAN DAERAH KOTA BEKASI NOMOR : 5 2016 SERI : E PERATURAN DAERAH KOTA BEKASI NOMOR 05 TAHUN 2016 TENTANG RENCANA DETAIL TATA RUANG KOTA BEKASI TAHUN 2015-2035 DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA WALIKOTA
Lebih terperinciBAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
Lebih terperinciWALI KOTA BEKASI PROVINSI JAWA BARAT. KEPUTUSAN WALI KOTA BEKASI NOMOR : 420/Kep.246.A-Disdik/V/2017 TENTANG
WALI KOTA BEKASI PROVINSI JAWA BARAT KEPUTUSAN WALI KOTA BEKASI NOMOR : 420/Kep.246.A-Disdik/V/2017 TENTANG PETUNJUK TEKNIS PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU PADA TAMAN KANAK-KANAK, SEKOLAH DASAR NEGERI DAN
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 II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciBAB 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciUKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN
UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN RATA - RATA UKURAN PEMUSATAN MEDIAN MODUS Rata rata htug (mea) Merupaka hasl bag dar sejumlah skr dega bayakya respde Utuk Data Tdak Berkelmpk x Dmaa : = la samapa x = la
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 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 terperinci4. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
4. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1 GAMBARAN UMUM KOTA BEKASI Sesuai dengan Perda Kota Bekasi nomor 04 tahun 2004 tentang Pembentukan Wilayah Administrasi Kecamatan dan Kelurahan, Kota Bekasi terbagi menjadi
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
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 terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciNO NAMA PENERIMA ALAMAT PENERIMA KELURAHAN KECAMATAN JUMLAH (Rp) SKPD PENGELOLA
LAMPIRAN : KEPUTUSAN WALIKOTA BEKASI Nomor : 460/Kep.38BPKAD/II/2013 Tanggal : 06 Februari 2013 DAFTAR NOMINATIF PENERIMA HIBAH PADA ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH TAHUN ANGGARAN 2013 NO NAMA PENERIMA
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 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 terperinciIntegrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1
Itegras Metode Itegral Rema Metode Itegral Trapezoda Metode Itegral Smpso Itegras Permasalaa Itegras Pertuga tegral adala pertuga dasar yag dguaka dalam kalkulus, dalam bayak keperlua. Itegral secara det
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 terperinciBAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA
BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA 3. Perumusa Peduga Misalka N adala proses Poisso o omoge pada iterval [, dega fugsi itesitas yag tidak diketaui. Fugsi ii diasumsika teritegralka
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 terperinciDAFTAR PENERIMA HIBAH PADA PERUBAHAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH TAHUN ANGGARAN 2015
DAFTAR PENERIMA HIBAH PADA PERUBAHAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH TAHUN ANGGARAN 2015 Lampiran III : Peraturan Walikota Bekasi Nomor : 43 Tahun 2015 Tanggal : 27 Oktober 2015 KODE NAMA PENERIMA
Lebih terperinciLAMPIRAN I : PERATURAN WALIKOTA BEKASI NOMOR : 53 TAHUN 2011 TANGGAL: 30 DESEMBER 2011 SISTEM DAN PROSEDUR ADMINISTRASI PAJAK DAERAH
LAMPIRAN I : PERATURAN WALIKOTA BEKASI NOMOR : 53 TAHUN 2011 TANGGAL: 30 DESEMBER 2011 SISTEM DAN PROSEDUR ADMINISTRASI PAJAK DAERAH A. PENDAFTARAN Kegiatan Pendaftaran untuk pemberian identitas kepada
Lebih terperinciREGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga
Lebih terperinciSTATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)
STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.
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 terperinciRENCANA UMUM PENGADAAN (RUP) DINAS BINA MARGA DAN TATA AIR KOTA BEKASI TAHUN ANGGARAN 2012
RENCANA UMUM PENGADAAN (RUP) DINAS BINA MARGA DAN TATA AIR KOTA BEKASI TAHUN ANGGARAN 2012 KODE KEGIATAN URUSAN/PROGRAM/KEGIATAN LOKASI ORGANISASI PAGU DANA 1 3 Pekerjaan Umum 302,789,200,000.00 1 3 15
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 terperinciSampel dan Distribusi Sampling
P Modul Sampel da Dstrbus Samplg PENDAHULUAN Prof. Dr. Zazaw Soejoet ada modul pertama, aka dpelajar terlebh dahulu megea sampel da sfat-sfatya serta samplg-ya. Mater sebearya telah bayak dsajka pada mata
Lebih terperinciPERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 48 TAHUN 1981 TENTANG PEMBENTUKAN KOTA ADMINISTRATIF BEKASI PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,
PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 48 TAHUN 1981 TENTANG PEMBENTUKAN KOTA ADMINISTRATIF BEKASI PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA, Menimbang : a. bahwa berhubung dengan perkembangan dan kemajuan Wilayah
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 terperinciLAPORAN HARIAN TDP ( PT ) BULAN JULI 2012
Tanggal 17 Juli 2012 NO TANGGAL NO. TDP RUKO CITRA GRAN BLOK 8 NO.9 JL. 1 17/07/2012 102614609445 PT. ARFLU INDONESIA ALTERNATIF CIBUBUR KM.4 KEL. JATIKARYA KEC. JATI SAMPURNA 2 17/07/2012 102614609421
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 terperinciPERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 48 TAHUN 1981 TENTANG PEMBENTUKAN KOTA ADMINISTRATIF BEKASI PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,
PERATURAN PEMERINTAH NOMOR 48 TAHUN 1981 TENTANG PEMBENTUKAN KOTA ADMINISTRATIF BEKASI PRESIDEN, Menimbang : a. bahwa berhubung dengan perkembangan dan kemajuan Wilayah Propinsi Daerah Tingkat I Jawa Barat
Lebih terperinci= 8 = 7. x 4 = 24 = 8 = 5 = 13. pada persamaan ketiga dan x 3 = 5
III. REDUKSI GANJIL-GENAP/REDUKSI SIKLIS.. Alortma Sequesal Coto 9. Selesaka sstem persamaa erkut : Jawa 6 x + x = 8 x + x 5 x = 7 x + x 6 x = 5 x + 8 x = Vektor x = [ x x x x ] T dperole melalu prosedur
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 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 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 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 terperinci: sebagai standar pembanding bagi sifat-sifat gas nyata Larutan ideal : sebagai standar pembanding bagi sifat-sifat larutan nyata Pers. (3.
as deal : sebaga stadar pembadg bag sfat-sfat gas yata Laruta deal : sebaga stadar pembadg bag sfat-sfat laruta yata ers. (3.47): g g ly Laruta deal ddefska sebaga laruta dega: (3.47) d l (4.) Utuk besara
Lebih terperincib) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)
B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciDaftar Sekolah Menengah Pertama
Daftar Sekolah Menengah Pertama NO NAMA SEKOLAH TELEPON ALAMAT BEKASI TIMUR 1 SMP N 1 Bekasi 8802539 Jl. KH. Agus Salim No. 138 2 SMP N 2 Bekasi 8803079 Hk. Chairil Anwar No. 37 3 SMP N 3 Bekasi 8801652/88347601
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. dua sampel berpasangan akan menggunakan statistik uji T 2 -Hotelling. Untuk itu,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Dalam bab aka dbahas tetag uj t utuk meguj sebuah parameter rata-rata da selsh dua parameter rata-rata dua sampel berpasaga dbawah asums populas berdstrbus ormal. Pada
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 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 terperinciESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER
Supart da Sudargo Estmas Regres Deret Fourer ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER Supart da Sudargo 2 ) Jurusa Matematka, FMIPA, Udp 2) Jurusa Ped. Matematka, FPMIPA, IKIP PGRI, Semarag
Lebih terperinciBAB 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 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 terperinciPERUBAHAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH TAHUN ANGGARAN 2013
PERUBAHAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH TAHUN ANGGARAN 2013 KODE PERUBAHAN BERKURANG 1 1 Pendidikan 344.683.774.600 361.523.103.400 16.839.328.800 1 1 15 Program Pendidikan Anak Usia Dini 85.000.000
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 terperinciSudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi
Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda
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 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih 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 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 terperinciPUTUSAN Nomor 4/PHPU.D-XI/2013 DEMI KEADILAN BERDASARKAN KETUHANAN YANG MAHA ESA MAHKAMAH KONSTITUSI REPUBLIK INDONESIA. : Hj.
PUTUSAN Nomor 4/PHPU.D-XI/2013 DEMI KEADILAN BERDASARKAN KETUHANAN YANG MAHA ESA MAHKAMAH KONSTITUSI REPUBLIK INDONESIA [1.1] Yang mengadili perkara konstitusi pada tingkat pertama dan terakhir, menjatuhkan
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 terperinciV. METODE PENELITIAN. Alam Universitas Lampung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah
V. METODE PENELITIAN Peelitia ii dilakuka pada Semester IV Tahu Akademik 4/5, bertempat di Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiversitas Lampug. Metode yag diguaka dalam peelitia
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 terperinciTATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.
TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
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 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 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 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 terperinciKOTA BEKASI. Assalamua laikum Wr.Wb. Wassalamua alaikum wr.wb. KATA SAMBUTAN
Assalamua laikum Wr.Wb. KATA SAMBUTAN Puji syukur kita panjatkan kehadirat Allah Swt, karena bekat rahmat dan inayahnya Buku Profil Kota Bekasi dapat diterbitkan dengan data yang disajikan secara series.
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemua VI Sebara Pearika Cotoh Septia Rahardiatoro - STK IPB 1 Sebara Pearika Cotoh Megidetifikasi sebara suatu fugsi dari cotoh ketika diambil dari suatu populasi X
Lebih terperinciSmall Area Estimation dengan Pendekatan Empirical Bayes Berbasis Model Beta-Binomial Untuk Estimasi Angka Pengangguran di Kabupaten Sumba Timur
SEMINAR NASIONAL EKNOLOGI 015 Isttut ekolog Nasoal Malag ISSN: 407 7534 Small Area Estmato dega Pedekata Emprcal ayes erbass Model eta-omal Utuk Estmas Agka Pegaggura d Kabupate Sumba mur Lamatur Herbertus
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PEELITIA 4.1. Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d lokas peelura maleo d kawasa TLL Kabupate Doggala Provs ulawes Tega. Pegambla data lapaga dlaksaaka selama ± 3 bula, dar bula Aprl gga Ju
Lebih terperinciANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH KOTA BEKASI TAHUN ANGGARAN 2010
ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH KOTA BEKASI TAHUN ANGGARAN 2010 KODE 1 URUSAN WAJIB 1 1 Pendidikan 247.398.301.150 1 1 15 Program Pendidikan Anak Usia Dini Meningkatnya aksesibilitas terhadap Pendidikan
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 terperinciDAFTAR PENERIMA HIBAH PERUBAHAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH TAHUN ANGGARAN 2017
DAFTAR PENERIMA HIBAH PERUBAHAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH TAHUN ANGGARAN 2017 Lampiran III : Peraturan Walikota Bekasi Nomor : 71 Tahun 2017 Tanggal : 7 Nopember Kode Nama Penerima Alamat
Lebih terperinci