Pengkelasan dengan Skor Propensitas
|
|
|
- Devi Atmadja
- 9 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Saska, Vol. 6 No. 2, Nobr 26 Pgklasa dga Skor Prosas Marzuk da Fakhrurraz Jurusa Maaka FMIPA Usah Jl. Sch Abdul Rauf No. 3 Darussala Bada Ach 23 ABSTRAK Prbadga dua oulas dga laar blakag obk (kovara -kovara ag brvaras aka ghaslka sula ag bas. Skor rosas daa dguaka sbaga salah sau solusa. Pgklasa obk dga skor rosas ghaslka raa-raa rsas kaa gklasa dar rulaga adalah 86.9% uuk sau kovara da bla dua kovara aka raaraa rsas kaa gklasa rhada obk dar rulaga adalah 88.4%.. Pdahulua Mbadgka suau arar dua klook aka sul ka obk-obk dala kdua klook rsbu brbda dala hal laar blakaga. Hal dsbabka rbadga rsbu gasuska dak ada garuh ubah la (kovara aau dga kaa la sa obk ag daa ua laar blakag ag saa kcual ubah ag daa. Salah sau cara ag dguaka uuk gdalka rbdaa u adalah dga bag laar blakag obk-obk rsbu ad klas-klas brdasarka karakrsk ag daa. Salah sau karakrsk u adalah skor rosas. Pla bruua uuk gura suau rosdur gklasa obk brdasarka skor rosas da gvaluas od gklasa skor rosas gguaka daa sulas. Kaa ag gklasa dga skor rosas daa daka sbaga lagkah awal uuk la ag rbadga dua oulas suaa varas ag dsbabka olh laar blakag dar obk la daa drduks. Daa ag dbagkka daa ag bar oral. Pgklasa duka aksal uuk ga klas da kovara ag daka sbaak sau da dua kovara. 2. Taua Pusaka Rgrs ogsk Modl rgrs logsk adalah salah sau odl rgrs ag dguaka uuk lha hubuga aara sau ubah rsos da sau aau bbraa ubah rdkor. Pubah rsosa brbuk daa br sdagka ubah-ubah rdkora ugk ubah kagork aau ubah kou. Msal daa sal dala buk {,, 2,..., ; =, 2,..., }. Daa ubah dasuska brasal dar daa oulas ag brdsrbus Broul, sdagka, 2,..., adalah daa sal gaaa k- uuk ubah rdkor X,..., X ( aaka baaka ubah rdkor. Buk dasar dar aksra odl rgrs logsk adalah: ˆ log ( ˆ l ˆ ˆ ˆ... ˆ 2 2 ;,2,..., ˆ sdagka ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ... ˆ
2 Marzuk da Fakhrurraz Saska, Vol. 6, No. 2, Nobr dga ˆ aaka aksra luag sukss bag gaaa k-. Taksra Parar Modl Rgrs ogsk Fugs kugka dar arar-arar odl rgrs logsk uuk daa sal {,, 2,..., ; =, 2,..., } adalah sbaga brku ; ( d aa o T,...,,, 2 Buk logara aural fugs kugkaa adalah: l( ( l l l( l( l l l( l l dga: l ( l Taksra arar odl rgrs logsk ˆ adalah la ag aksuka l. Nla ag bua l d aas aksu dak daa drolh scara aalk. Hosr da show (989 aaka dsbabka ada saa urua raa dar l =, au ( da (,
3 Pgklasa dga Skor Prosas 37 dak drolh solus uuk. Salah sau od uuk rolh la aksra arar d aas adalah gguaka od ras Nwo-Rahso (Suard, 2 3. Nla ˆ ag drolh dsbu aksr kugka aksu dar arar. Skor Prosas Gagasa awal dar od adalah ggaka kolks dar kovara-kovara ag baur dala sud la dga sau fugs dar kovara-kovara ag dsbu skor rosas (Rub 997. Jka skor rosas dguaka aka aka saa hala dga lbaka haa sau kovara. Skor rosas drolh dga rdks kaggoaa klook dar kovara rsbu d aa sa subk gaaa dduga sau skor rosas. Skor ruaka rgkasa kovara-kovara ad sau ag dguaka uuk glooka. Mod skor rosas dbrlakuka uuk dua klook scara srak. Sa subk dvdu ag uukka dkaor klook dbr oas Z dga Z= uuk klook k- da Z = uuk klook k-2, sdagka vkor kovara ag rdaa dala klook dbr oas X. Nla skor rosas ddfska olh Tu da Zhou (23 sbaga е(x = P(Z= X da Sas (2 uls < е(x = P(Z= X= < uuk sa Є X ag dak la adalah la luag brsara suau klook brdasarka kovara-kovara ag daa. Nla daa dguaka uuk gdalka bas kara kdaksbaga kovara ag daa. Parsos (2 aaka klasfkas skor rosas (KSP ruaka salah sau cara uuk gurag bas dar suau klook ag lbaka kovara. Pdugaa skor rosas (X dlakuka lalu odl logsk P( Z X l P Z X ( shgga duga skor rosas е(x adalah ( ˆ ê( ( ˆ Sua subk dsrafkas ad K klas dga gguaka duga skor rosas shgga sa subk dala sa klas ua la duga skor rosas ag har saa. Msalka k da Yk,, Yk adalah ulah subk da k rso dala klook k- dala klas k-k. k da Yk,, Y k adalah ulah subk ok da rso dala klook k-2 dala klas k-k; dga k =,, K. Julah oal subk dala klook k- da klook k-2 adalah da K k K k k k Rosbau da Rub (984 aaka bahwa la klas brdasarka skor rosas daa ghlagka bas lbh dar 9% kara kovara ag dak sbag. 3. Hasl Daa Sulas Kasus I daka sau kovara X uuk dua klas au kovara uuk klas sau, X~N(, da kovara uuk klas dua, X2~N(, dga gguaka rogra bagka daa ada ragka luak MATAB, ghaslka daa sbaga obk. Hasl uga dguaka skalgus gua car skor rosas uuk sa obk rsbu. Skor rosas duruka dar kcl k bsar kuda dbag ad dua klas. Saska, Vol. 6, No. 2, Nobr 26
4 38 Marzuk da Fakhrurraz Kasus II, duka dua klas da dua kovara au X~N(,.5 da X2~N(.5,.5 sra X2~N(,.5 da X22~N(.5,.5. Pgguaa rogra bagka daa, ghaslka daa sbaga obk. Hasl uga dguaka skalgus gua car skor rosas uuk sa obk rsbu. Skor rosas duruka dar kcl k bsar kuda dbag ad dua klas. agkah-lagkah dulag sbaak kal. 4. Pbara Skor Prosas Skor rosas bar har saa aara obk-obk ag ua sau kovara da obk-obk ag ua dua kovara. I daa dlha ada Gabar da Gabar 2 ag aka frkus dar skor rosas ag dwakl asg-asg uuk rulaga raa. Dga kaa la, Kasus I da II ua sbara kovara ag har saa. 4 3 Frkus Skor Prosas Gabar. Sbara skor rosas uuk Kasus I ulaga raa 3 2 Frkus..5. Skor Prosas Gabar 2. Sbara skor rosas uuk Kasus II ulaga raa Saska, Vol. 6, No. 2, Nobr 26
5 Pgklasa dga Skor Prosas Prsas Kaa Pgklasa Kasus I Pgklasa ag a uuk ulaga raa sbaak 86% dar obk ag daka. Dga kaa la, dar obk u haa ada 4 obk rad ksalaha gklasa. Ara 4 obk u (obk k -9, 7, 2, 23, 29, 3, 39, 4, 43, 44, 46, 47, 48, da obk k-5 daka ada klas sau adahal klas dua. Scara ooas, kara baga ad dua klas aka ada 4 obk la daka ada klas dua ag sharusa ada klas sau. Dka ula uuk rulaga kdua saa k suluh aka ksalahaa gklasa asg-asg adalah %, 4%, 8%, 3%, 5%, 2%, 5%, 5%, da 4%. Shgga raa-raa rsas kaa gklasa rhada obk dar rulaga adalah 86.9%. Prsas ksalaha adalah % dkurag dga rsas kaa. Raa-raa rsas ksalaha gklasa rhada obk dar rulaga adalah 3.%. Prsas kaa gklasa dsaka ada Tabl. Kasus II Tabl. Prsas kaa gklasa uuk kasus I Ulaga Prsas Aabla gguaka dua kovara aka raa-raa rsas kaa gklasa rhada obk dar rulaga adalah 88.4%. Prsas kaa gklasa dsaka ada Tabl 2. I brar haa skar.6% raa-raa ksalaha gklasa. Plasa rhada asg-asg ulaga u daa daalogka sr ada Kasus I d aas. 6. Puu Tabl 2. Prsas kaa gklasa uuk kasus II Ulaga Prsas Skor rosas uuk kasus I au sau kovara X uuk dua klas dga kovara uuk klas sau, X~N(, da kovara uuk klas dua, X2~N(, da skor rosas uuk kasus II ag duka dua klas da dua kovara au X~N(,.5 da X2~N(.5,.5 sra X2~N(,.5 da X22~N(.5,.5 lk sbara ag har saa. Pgklasa uuk dua klas dga sau kovara ghaslka raa-raa rsas kaa gklasa rhada obk dar rulaga adalah 86.9%. Aabla gguaka dua kovara aka raa-raa rsas kaa gklasa rhada obk dar rulaga adalah 88.4%. 7. Dafar Pusaka [] Hosr DW, show S, 989, Ald ogsc Rgrsso. Joh Wl & Sos, Nw York [2] Mrs RH, 99, Classcal ad Modr Rgrsso wh Alcaos. PWS-KENT Publshg Coa, Boso [3] Parsos S, 2, Rducg Bas a Pros Scor Machd-Par Sal Usg Grd Machg Tchqus. Ovao Rsarch Grou ar [4] Rosbau PR, Rub DB, 983, Cral Rol of h Pros Scor Obsrvaoal Suds for Causal Effcs. Borka 7:4-55 [5] Rosbau PR, Rub DB, 984, Rducg Bas Obsrvaoal Suds Usg Subclassfcao o h Pros Scor, Joural of h Arca Sascal Assocao 79: [6] Rub DB, 997, Esao fro Noradozd Tra Coarsos Usg Subclassfcao o Pros Scors, Noradozd Coarav Clcal Suds [7] Tu W, Zhou XH, 23, A Boosra Cofdc Irval Procdur for h Tra Effc Usg Pros Scor Subclassfcao, UW Bosascs Workg Par Srs ar 2 Saska, Vol. 6, No. 2, Nobr 26
KARAKTERISTIK FUNGSI DISTRIBUSI FOUR-PARAMETER GENERALIZED-t
Jural -DuMah Volum No Jauar 6 Hlm 8- KARAKTERISTIK FUNGSI DISTRIUSI FOUR-PARAMETER GENERALIZED- Rahma Cahad Warsoo Musoa Usma Da Kurasar Pddka Mamaka STKIP Muhammadah Prgswu Emal: rahma_cahad@ahoocom Mamaka
V. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK
7 V PEDEKT BYES PD MODEL CK 5 Pdahulua Pada aak kasus, srgkal dapat dprolh foras awal ttag paratr ag aka dduga Saga cotoh adalah pada kasus pdugaa produkttas taaa hortkultura ag tlah dahas pada Ba Pada
Maximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson
Prosdg Sar Nasoal Pla Pdda da Prapa MIPA Faulas MIPA Uvrsas Ngr Yogaara 6 M 9 Mau lhood Esao Modl ar da og-ar dala Rgrs Posso Yul Wbawa Jaa Nugraha Jurusa Sasa FMIPA-UII Kapus Trpadu UII Jl Kalurag KM
Sidang Tugas Akhir D3-Statistika, 11 Juni 2013 Gedung H Lt.2
Sdag Tugas Akr D3-Saska, Ju 3 Gdug H L. Taua Pusaka Saska Dskrf Tabl Kogs Walol, 995 Mod-mod ag brkaa dga gumula da aa suau gugus daa, sgga mmbrka formas ag brgua da aa mmbrka formas mga daa ag dmlk da
DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum
Hardwiyao Uomo 060545 4.3 Samlig dari disribusi ormal da simasi liklihood maksimum Liklihood ormal mulivaria Kia asumsika vkor,,..., dga mrrsasika saml acak dari oulasi ormal mulivaria dga raa-raa µ da
KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2
Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus
Ibnu Maja, S.Si.,M.M Staf UP.MPK, Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang Abstraks
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR BIASA TINGKAT- DENGAN METODE TEKNIK OPERATOR Ibu Maja S.Si.M.M Saf UP.MPK Plikik Ngri Sriwijaa Palbag [email protected] Absraks Sis rsaaa liar biasa igka dga dua
TOPIK 5 Bagian 1. andhysetiawan
OPIK 5 Baan andhysawan Pndahuluan ransforas Fourr dan Funs Dla Drac Modulas Doubl Sd Band DSB andhysawan Modulas ross rubahan karakrsk suau loban nuru ola loban lan, dnan cara nuankan boncnkan suau loban
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
LAMPIRAN I GREEK ALPHABET
LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga
PERBANDINGAN SOLUSI NUMERIK DAN SOLUSI ANALITIK PADA PERSAMAAN PANAS SKRIPSI OLEH MUHAMMAD HASAN NIM
PERBANDINGAN SOLSI NMERIK DAN SOLSI ANALIIK PADA PERSAMAAN PANAS SKRIPSI OLEH MHAMMAD HASAN NIM. 63 JRSAN MAEMAIKA FAKLAS SAINS DAN EKNOLOGI NIVERSIAS ISLAM NEGERI MALANA MALIK IBRAHIM MALANG 5 PERBANDINGAN
Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
ANALISIS 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
INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL
INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL A Sawa Program S Mamaka Isr a Saska Faklas Sas a Mamaka Uvrsas Krs Saya Wacaa Jl Dpogoro 5-6 Salaga 57
ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
REGRESI LOGISTIK BINER
REGRESI LOGISTIK BINER Mtod rgrs mruaka aalss data yag mdskrska hubuga kausaltas atara varabl rso da rdktor (Hosmr da Lmshow, ). Prbdaa mdasar atara rgrs lr da rgrs logstk adalah ty dar varabl rso. Rgrs
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
TEKNIK 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
FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)
INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
BAB 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,
MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL
MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl
BAB 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
Penelitian 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
Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Siswa Usia Wajib Belajar Putus Sekolah (Studi Kasus di Surabaya Utara)
Smar Nasoal Statstka IX Susat Luwh, Mutah Salamah da Wbawat Isttut Tkolog Suluh Nombr, 7 Novmbr 9 Faktor- Faktor ag Mmgaruh Sswa Usa Wab Blaar Putus Skolah Stud Kasus d Surabaa Utara Susat Luwh, Mutah
Rancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
56 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN Brdasara la yag rah dlaua sblumya, ada bbraa alraf ssfas modl da modolog yag daa dguaa uu mggambara hubuga rja ssm uaga da rumbuha oom. Kg da Lv (99) mgaj hubuga aara rmbaga
INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Hidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
PERTIDAKSAMAAN AZUMA PADA MARTINGALE UNTUK MENENTUKAN SUPREMUM PELUANG
PERTIDAKSAMAAN AZUMA PADA MARTINGALE UNTUK MENENTUKAN SUPREMUM PELUANG Sudaro Jurusa Matatka FMIPA UNDIP Jl Prof H Sodarto SH Tbalag Sarag 575 Abstract Coutg probablty a two-tald hypothss dtr lvl of th
STATISTIK. 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
LANGKAH-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
4/1/2013. 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
Regresi 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
11/10/2010 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
BAB 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 (-)
Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. 3-2 Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)
Sudarao Sudira ig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial 3- Sudarao S & Nig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial BAB 3 Prsaaa Globag Scrödigr Scrödigr aaka bawa prilaku lkro rasuk igkaigka rgi lkro ag diskri dala ao gikui suau
BAB 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
Jawablah 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
3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut
3/9/202 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
ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI DI INDONESIA SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MONETER (1990 : : 4)
j j hh j j hh j j hh j j hh j j hh hh jajc h jajc h jajc h jajc h jajc h hh c ja h c ja h c ja h c ja h c ja h hh c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h hh j j ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI
Penarikan 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
INTERVAL 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
Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik
Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao
Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral
Sudarano Sudirham Sudi Mandiri Fungi dan Grafik Difrnial dan Ingral Sudarano Sudirham, Fungi dan Grafik, Difrnial dan Ingral Darublic 6 Pramaan Difrnial Ord Dua 6.. Pramaan Difrnial Linir Ord Dua Scara
PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX
POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut
Bab 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
Penarikan 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
PENERBITAN IJAZAH UNIVERSITAS RIAU
STANDARD OPERASIONAL PROSEDUR (SOP) PENERBITAN IJAZAH UNIVERSITAS RIAU Idas Pmbuaa Taggal Trb Eds I : 1 Dsmbr 2017 Taggal Trb Eds II : - Saus Rvs : 00 Dsusu Olh : Tm BAK UNRI Dprksa da dsuju olh : Kpala
Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor
Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
STATISTIKA. 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.
Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)
Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 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
Pengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner
Pgklasfkasa Pyakt Jatug D RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Dga Mgguaka Rgrs Logstk Br Classfcato of Hart Dsas RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Usg Bary Logstk Rgrsso Adras Sutato 1, Darah A. Noh, Syarudd
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
BAB 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
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS
BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe
Pendahuluan. 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
Uji 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
Kata kunci : Regresi logistik, Susenas, menikah muda
ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI WANITA MENIKAH MUDA DI PROVINSI JAWA TIMUR Stud Kasus d Kabuat Probolggo, Bodowoso, Stubodo da Sum Aula Imawat, Ar Ksmato Mahasswa S
KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
BAB 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
PERTEMUAN 14-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 4-MPC PRAKTIK Oleh: Adh Kurawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Double Samplg Utuk Peduga Beda, Rato, Regres Msalka, pada kods tertetu, kta g megguaka dfferece estmator, rato estmator, atau regresso
PERTEMUAN 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
BAB 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.
BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
BAB 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
BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang
Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,
RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
BAB IV DATA DAN ANALISA
BAB IV DATA DAN ANALISA Pngujian yang dilakukan brupa pngujian masa hidup (lifim) cahaya dari 0 uni lampu DC 4,8 Vol olh hardwar yang lah dirancang. Hasil pngujian ini akan dianalisa raa-raa lifim µ dari
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan
Caaan Kuliah 8 Mahai dan Mnganalisa Opiisasi Prubuhan. Sia dari Fungsi Eksponnsial Fungsi ksponnsial adalah ungsi ang variabl bbasna uncul sbagai pangka. Bnuk uu : b ; b > diana : variabl dpndn Conoh :
BAB 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
BAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
PELABELAN HARMONIS GANJIL PADA GRAF KINCIR ANGIN BELANDA DAN GABUNGAN GRAF KINCIR ANGIN BELANDA
PELABELAN HARMONIS GANJIL PADA GRAF KINIR ANGIN BELANDA DAN GABUNGAN GRAF KINIR ANGIN BELANDA Fery Frmasah ), Kk Aryat Sugeg ) Abstrak : Gra G V G, EG dega V G adalah hmpua smpul da G hmpua busur dsebut
BAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN
BAB 8 RUANG EIGEN Masalah nilai dan vkor ign banyak skali dijumpai dalam bidang rkayasa, spri maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, komprsi pada pngolahan cira, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah
SIFAT-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
( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH
PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB ADASA TEORI. Varabl Varabl adalah arar ag aa d obsrvas dar u amaa. Varabl dalam pla mrupaa suau arbu dar slompo obj ag dl da mml varas aara sau obj dga obj ag la dalam lompo rsbu, msala gg bada da
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEI Ladasa ori rdiri aas rapa ori pdukug ag aka diprguaka dalam mlsaika kovrgsi modiikasi mod kig mgguaka ugsi kuadraik.. rd Kovrgsi Kpaa suau mod kovrgsi mrupaka suau ukura kkia suau mod
BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
(1) dengan yi = 0,1. Kata Kunci regresi logistik biner, model logit dan probit, orientasi pasar, usaha kecil menengah, industri produk kulit.
Prbadga Modl Logt da Probt Utu Mgaalss Fator-Fator yag Mmgaruh Draat Ortas Pasar Usaha Kcl Mgah (Stud Kasus d Stra Idustr Produ Kult d Kabuat Sdoaro Ryo Fbrawa, Luca Ardat da Wbawat Jurusa Statsta, Faultas
TAKSIRAN 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
Ruang 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
MATEMATIKA 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
Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)
Sudarao Sudira ig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial Sudarao S & Nig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial BAB 3 Prsaaa Globag Scrödigr Scrödigr aaka bawa prilaku lkro rasuk igkaigka rgi lkro ag diskri dala ao gikui suau
