INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL
|
|
|
- Utami Leony Johan
- 9 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 Iosa Emal korspos : [email protected] ABSTRAK Mo sask Baysa obyk masarka paa pmlha pror a gs krga r shgga mghaslka smas rval krbl yag haya rgag paa aa a poplas aggapa. Dalam makalah aka jlaska pa rval krbl baysa obyk ar paramr bla sampl aggap brasal ar poplas yag brsrbs Posso aa yag brsrbs ksposal. Kywors: pror Jry loss co srbs posror rsc scrpacy loss co crbl rval Baysa obyk. PENDAHULUAN Irval krbl crbl rval lah jlaska alam makalah Sawa 9 paa kass srbs Broll. Dalam makalah aka jlaska k kass srbs Posso a srbs ksposal. DASAR TEORI Dalam paaga Baysa srbs posror mrpaka gabga ar ormas yag saka olh aa a ormas pror rlva yag rsa. Aka ap apabla ak rsa ormas pror maka plh gs ormav pror arya gs pror yag brpgarh mmm paa gs posror. Rrc pror apa gaka sbaga pror yag brpgarh mmal paa srbs posror. Dalam kass ms sa rrc pror mrpaka pror Jry. Dga mggaka pror maka pylsaa masalah smas haya rgag paa mol aggapa a aa pgamaa shgga smas k yag mggaka mo amaka sbaga smas k Baysa obyk. Msalka sampl =... rr ar pgamaa ar M { p X } a msalka { } aalah gs krga skrpas rsk rsc scrpacy loss yag ra jka gaka sbaga proy k. Dalam hal paramr mrpaka paramr sac. Esmas k rsk k paramr aalah * arg m ya aalah la paramr yag mmmalka harapa gs krga skrpas rsk ar rrc posror ya ga { } p a aalah rrc pror brsama ar ga mrpaka kaas yag mja prhaa Braro a Jarz 3. 73
2 74 Irval krbl rsk rsc crbl rgo ska sbaga rval krbl yag mmpya lows posror loss yag brkaa ga pggaa gs krga posror rkcl skrpas rsk a rrc pror yag brssaa. Irval krbl rsk q% q-crbl rgo rsc aalah hmpa baga R* q = R* q ar rag paramr shgga mmh q R q * k sap R* q a k sap j R* q rsk saskya mmpya sa j ga aalah harapa gs krga rrc posror sbaga proy k la ar paramr yag brka paa prsamaa Braro 5. Prsamaa mmpya bk yag prhgaya scara aalk aklah mah am ga mggaka gras mrk hal ga mah apa lakka. Poplas Posso Msalka mlk sampl... ar poplas brsrbs Posso ga gs probablas probably co k =... a >. Dskrpas rsk ar srbs ksposal aalah ] m[ ga l l l l l = l. Kara gs kpaaa probablas aalah maka l l l shgga
3 75 a. Akbaya ormas Fshr yag prolh aalah ] [ ] [ ] [ X E X E E I a sampg rrc pror ar paramr aalah = -/. Fgs lklhoo ar sampl... aalah L. Hal brar bahwa L /... shgga rrc posror yag rka aalah /... ga. Akbaya prolh sask rsk /.... Poplas Eksposal Msalka mlk sampl... ar poplas brsrbs ksposal ga gs kpaaa probablas probably sy co k > a >. Dalam hal skrpas rsk ar srbs ksposal aalah ] m[ ga l = l. Dapa bkka bahwa rrc pror ar paramr yag mja prhaa aalah = - a rrc posror yag rka aalah.... Akbaya prolh sask rsk... ga Braro 9. HASIL DAN DISKUSI Kass Dsrbs Posso Apabla brka kra sampl a sask ckp ga sampl aggap brasal ar poplas Posso maka apa ka rval krbl k paramr ya rval hmpa baga ar rag paramr yag mmh. Paa Gambar brka gambar yag mrpaka hasl prhga rsk sask jka brka bbrapa la a yag
4 mghaslka MLE yag sama k paramr ya 4 bsra ga rval krbl 95 % k paramr. Hal brar lbar rval krbl 95 % k masg-masg kass brr-r aalah a. Dmka jga paa Gambar brka gambar yag mrpaka hasl prhga rsk sask yag mghaslka MLE k paramr ya 5. Lbar rval krbl 95 % k masg-masg kass brrr aalah a 48. Akbaya spr yag harapka mak bsar kra sampl aka mak smp rval krbl yag prolh. a = =4 rval krbl : 9 84 b =5 = rval krbl : rsc sascs rsc sascs ha ha c = =4 rval krbl : =5 = rval krbl : rsc sascs 3 rsc sascs ha ha Gambar. Sask rsk k ap-ap kmgka a rval krbl yag prolh jka brka a k masg-masg kmgka. Dalam hal smaya mmpya MLE = 4. a = = rval krbl : b =5 = rval krbl : 6 43 rsc sascs 5 5 rsc sascs ha 3 4 ha c = = rval krbl : 78 8 =5 = rval krbl : rsc sascs 5 5 rsc sascs ha ha Gambar. Sask rsk k ap-ap kmgka a rval krbl yag prolh jka brka a k masg-masg kmgka. Dalam hal smaya mmpya MLE =. 76
5 Kass Dsrbs Eksposal Uk kra sampl a sask ckp yag brka ga sampl aggap brasal ar poplas ksposal maka apa ka rval krbl k paramr. Paa Gambar 3 myaaka hasl prhga rsk sask jka brka bbrapa la a yag mghaslka MLE yag sama k paramr ya. Hal brar lbar rval krbl 95 % k masg-masg kass brr-r aalah a 6 Dmka jga paa Gambar 4 brka gambar yag mrpaka hasl prhga rsk sask yag mghaslka MLE k paramr ya 5. Lbar rval krbl 95 % k masg-masg kass brr-r aalah 64 3 a 55. Dalam kass jga brlak sa bahwa mak bsar kra sampl aka mak smp rval krbl yag prolh. a = =5 shgga rval krbl : 3.58 b =4 = shgga rval krbl : IrskSask 3 4 IrskSask Tha Tha c =8 =4 shgga rval krbl : =6 =8 shgga rval krbl : 7.3 IrskSask 3 4 IrskSask Tha Tha Gambar 3. Sask rsk k ap-ap kmgka a rval krbl yag prolh jka brka a k masg-masg kmgka. Dalam hal smaya mmpya MLE =. a = = shgga rval krbl : 5 89 b =4 =8 shgga rval krbl : Irsk Sask Irsk Sask Tha Tha c =8 =6 shgga rval krbl : =6 =3 shgga rval krbl : Irsk Sask Irsk Sask Tha Tha 77
6 Gambar 4. Sask rsk k ap-ap kmgka a rval krbl yag prolh jka brka a k masg-masg kmgka. Dalam hal smaya mmpya MLE = 5. KESIMPULAN Irval krbl ga mo Baysa obyk apa ka k paramr poplas bla sampl aggap brasal ar poplas yag brsrbs Posso aa yag brsrbs ksposal. Pla apa jga kmbagka k kass srbs-srbs poplas yag la map sa asmpokya. DAFTAR PUSTAKA [] Braro J. M. 5 Irsc Crbl Rgos : A objcv Baysa Approach o Irval Esmao Ts 4 : [] Braro J. M. a M. A. Jarz 3 Irsc Esmao Baysa Sascs 7 Oor : Uvrsy Prss. [3] Sawa A. 9 Crbl Irval Baysa Obyk Prosg Smar Nasoal Mamaka Uvrsas Kaolk Parahyaga Bag. 78
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
PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES DALAM PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
Bult Ilmah Mat. Stat. a Trapaya (Bmastr) Volum, No. (3), hal. 5 56. PRBANDINGAN MTOD MAXIMUM LIKLIHOOD STIMATION (ML) DAN MTOD BAYS DALAM PNDUGAAN PARAMTR DISTRIBUSI KSPONNSIAL Dw Nurlala, Daa Kusaar,
ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF
ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF Adi Stiawa ([email protected]) Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya Wacaa Jl Dipogoro 52-6 Salatiga 57, Idosia Abstrak Estimasi
INFERENSI PARAMETER SIMPANGAN BAKU POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF
INFERENSI PARAMETER SIMPANGAN BAKU S - POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF Adi Setiawan Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana, Jl Diponegoro
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
InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.1, Februari 2012
IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba PNRAPAN MTOD BARAN PIVOT DALAM PNURUNAN RUMU TAKIRAN INTRVAL DARI KOFIIN RGRI LINAR DRHANA Olh : Na Hhao Jsa Pddka Mamaka FPMIPA UPI Absak Rgs mpaka
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
Distribusi Poisson Tergeneralisasi Tak Terbatas dan Beberapa Sifat-Sifatnya ( Suatu pengembangan teori statistika matematika)
Dstrbs osso Trgralsas Ta Trbatas da Bbrapa SfatSfatya Sat pgmbaga tor statsta matmata tjah Solah Tgg Agama Islam Ngr STAIN rworto Jl A Ya No 4A rworto Abstra Dstrbs osso dmbaga mjad Dstrbs osso Trgralsas
PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM INFERENSI PARAMETER POPULASI SERAGAM
PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM INFERENSI PARAMETER POPULASI SERAGAM Adi Setiawan Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-6
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
PEMBAURAN dan PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL 2 k SKRIPSI
PEMBAURAN da PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL k SKRIPSI Dajka tk Mmh Salah Sat Syarat Mmprolh Glar Sarjaa Sas (S.s) Program Std Matmatka Dss olh : C. Btart No Srya NIM : 003409
S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S - Pgguaa Mtod Baysia Obyktif dalam Aalisis Pgukura Tigkat Kpuasa Plagga Brdasarka Kusior Adi Stiawa Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist
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
USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K O N V E K S I P A K A I A N J A D I P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H (
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
LAMPIRAN 2 TABULASI DATA RESPONDEN
TABULASI DATA RESPONDEN 1 Lampiran 2 Tabulasi Data Responden Data Responden Siswa Kelas X IIS SMA Negeri Bandung No. Hasil Jenis Sekolah Subjek Resp Belajar (Y) Kelamin Usia 1 SMAN 13 Bandung AA 60 P 14
BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI
Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg
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
b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n.
0 DISTRIBUSI POISSO Distribusi Poisso ii diprolh dari distribusi biomial, apabila dalam distribusi biomial brlau syarat-syarat sbagai briut: a. baya pgulaga sprimya sagat bsar ( ). b. pluag trjadiya pristiwa
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
A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K E R U P U K I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R
APLIKASI STATISTIKA DALAM BIDANG KESEHATAN DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL
APIKASI SAISIKA DAAM BIDANG KESEHAAN DENGAN EGESI OGISIK ODINA oha Bdhaa* [email protected] SIKES Kota Sabm Abstra Dalam mta varabl-varabl prdtor yag brpgarh trhadap varabl rspo dmaa varabl rspo brsala
m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N L E L E P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A
Bab III Aplikasi Teori Kontrol H 2 Pada Sistem Suspensi
Bab III Alikasi Tori Kotrol H Pada Sistm Sssi 36 Bab III Alikasi Tori Kotrol H Pada Sistm Sssi Pggaa tori kotrol H tlah bayak digaka Olh kara it brikt ii aka dirkalka da macam alikasi tori kotrol H ii
BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT
Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi
BAB 2 LANDASAN TEORI. atas itulah yang dikenal dengan nama sistem.
BAB LANDASAN TEOR. To Slas Slas ag jga apa sb pgasa aalah aa ggabaka opas-opas ag ja paa bbaga aca aslas aa poss ag ja paa khpa aa ga ggaka baa kop Law a Klo, 000, p. Faslas aa poss ag sbka aas lah ag
Pendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta
Pnkaan Bas mprk Paa Pnugaan Sask Ara Kcl Brbass Mol Posson-Gamma Dngan Pubah Pnra Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Absrak Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara kcl ang apa
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:
PENENTUAN ALOKASI PESANAN BAHAN BAKU DENGAN INTEGRASI METODE FUZZY-TOPSIS DAN MULTI CHOICE GOAL PROGRAMMING DI PT. DJARUM KUDUS
Jural SIMETRIS Vol 6 No Novmbr 5 ISSN: 5-98 PENENTUN LOKSI PESNN BHN BKU ENGN INTEGRSI METOE FUZZ-TOPSIS N MULTI CHOICE GOL PROGRMMING I PT JRUM KUUS aa Puspa Sar Fakulas Tkk Program Su Tkk Iusr Uvrsas
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
INFERENSI PARAMETER MEAN POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF
INFERENSI PARAMETER MEAN POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF Adi Setiawan Program Studi Matematika Industri dan Statistika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana Jl
USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A N I K A N P E L A G I S D E N G A N A L A T T A N G K A P G I L L N E T P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L (
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
PENGUJIAN HIPOTESIS DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF. Adi Setiawan
PENGUJIAN HIPOTESIS DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF Adi Setiawan Program Studi Matematika Industri dan Statistika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana Jl Diponegoro 5-6 Salatiga
Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu
JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:
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
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
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
TE Dasar Sistem Pengaturan
TE09346 Daar Stem Pegatura Peracaga otroler : otroler Prooroal Itegral Dfereal Ir. Jo Pramujato, M.Eg. Jurua Tekk Elektro FTI ITS Tel. 594730 Fax.59337 Emal: [email protected]. Daar Stem Pegatura 06 Objektf:
5 S u k u B u n g a 1 5 %
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N B A N K I N D O N E S I A K A
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
INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi
BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala
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
PENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1)
PNDKATAN BAS MPIRIK PADA PNDUGAAN STATISTIK ARA KCIL BRBASIS MODL POISSON-GAMMA DNGAN PUBAH PNRTA ) Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara
TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}
Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria
0,8 9 0,9 4 1,2 4 7,1 6 %
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) E M P I N G M E L I N J O P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) E M P I N G M E L I N J O B A N K I N D O N E S I A K A
TUGAS 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,
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
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
P r o f i l U s a h. a A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n H a r g a...
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) I N D U S T R I S O H U N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H
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
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
DAFTAR SISA PANJAR YANG TELAH DIKEMBALIKAN KEPADA PENGGUGAT/PEMOHON BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG
BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG Mengetahui, Lebong, 31 Januari 2012 BULAN FEBRUARITAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG 1. 0001/Pdt.G/2012/PA.Lbg RA Bin N X RPW BINTI SU Rp. 690.000,-
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Dewasa ini industri asuransi telah menjadi suatu bidang usaha yang menarik dan mempunyai peranan yang tidak kecil dalam perekonomian. Keberadaan industri
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
59 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil data survai dan analisis yang dilakukan pada lahan parkir Rumah Sakit Umum Daerah RAA Soewondo Pati selama 3 hari dapat diambil kesimpulan
BAB IV METODE BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI ASIA
BAB IV : METODE BIOMIAL UTUK PEETUA HARGA OPSI ASIA 35 BAB IV METODE BIOMIAL UTUK PEETUA HARGA OPSI ASIA Pada bab ii aka dibahas sat pedekata merik tk peeta harga opsi Asia, khssya opsi Asia dega rata-rata
BAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Flowchart Penelitian Gambar 3.1 Flowchart Diagram 36 37 3.2 Langkah-Langkah Penelitian Metodologi penelitian merupakan tahapan yang harus ditetapkan sebelum melakukan penelitian,
PROSIDING ISBN :
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 METODE FINALTI UNTUK MENENTUKAN BERAT SAPI OPTIMAL Olh : H. A. Pahusp da Sska Ayua Pogam Stud Matmatka Idust da Statstka Fakultas Sas da Matmatka (FSM) Uvstas Kst Satya
PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa
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
LEMBARAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 88 TAHUN 2005 SERI B.6 PERATURAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 18 TAHUN 2005 TENTANG
LEMBARAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 88 TAHUN 2005 SERI B.6 PERATURAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 18 TAHUN 2005 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN DAERAH KABUPATEN DT II CIREBON NOMOR 14 TAHUN 1996
(A.5) MENENTUKAN PREMI TUNGGAL NETTO MENGGUNAKAN MODEL RANTAI MARKOV PADA ASURANSI DWIGUNA MULTIPLE DECREMENT
Prosiig Smiar Nasioal Saisika Uivrsias Pajajara 3 Novmr 200 A5 MENENTUKAN PREMI TUNGGAL NETTO MENGGUNAKAN MODEL RANTAI MARKOV PADA ASURANSI DWIGUNA MULTIPLE DECREMENT Gao Riwi Syao Jrsa Saisika Uivrsias
LAMPIRAN LAMPIRAN 59
LAMPIRAN LAMPIRAN 59 RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah Mata Pelajaran Kelas /Semester Alokasi Waktu : SMP Negeri 7 Salatiga : Matematika : VIII/II (dua) : 8 x 40 menit Standar Kompetensi
b) 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
DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW
Lampiran 1 : Daftar Penilaian Pelaksanaan Pekerjaan Pegawai Non Akademik - UKSW DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Waktu Penilaian : YANG DINILAI a. Nama b. NIP c. Pangkat,
Perhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial
Prhungan Pr dngan Asus Wau Anar Kla Brdsrbus Esponnsal Fahauz Zuharoh Jurusan Pnddan Maaa, STKIP, YPUP Maassar Info: Jurnal MSA Vol. 2 o. Eds: Januar Jun 24 Arl o.: 3 Halaan: 5-22 ISS: 2355-83X Prod Maaa
PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)
PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Alfa Ceria Agustina (1) Sri Suwarno (2) Umi Proboyekti (3) [email protected] [email protected] Abstraksi Saat ini jaringan saraf tiruan
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
APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMASI REKAYASA STRUKTUR
APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMASI REKAYASA STRUKTUR Har Alrasd Mahasswa Pasca Sarjaa Jrsa Tekk Spl Strktr Isttt Tekolog Seplh Nopember Emal: [email protected] Pjo Aj Dose Tekk Spl Isttt Tekolog
SIFAT ASIMTOTIK NORMALITAS DAN KETAKBIASAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED GAMMA
J. Sas MIPA s Khusus Tahu 8 Vo. 4 No. Ha.: 4-46 ISSN 978-873 SIFAT ASIMTOTIK NORMAITAS DAN KTAKBIASAN PNDUGA KMUNGKINAN MAKSIMUM PARAMTR DISTRIBUSI GNRAIZD GAMMA ABSTRACT Da Kurasar Doa Ra Maja Warsoo
BAB III PROSES POISSON MAJEMUK
BAB III PROSES POISSON MAJEMUK Pada bab ini membahas tentang proses stokastik, proses Poisson dan proses Poisson majemuk yang akan diaplikasikan pada bab selanjutnya. 3.1 Proses Stokastik Koleksi atau
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
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
PERATURAN WALIKOTA MALANG NOMOR 23 TAHUN 2013 TENTANG RENCANA KERJA PEMERINTAH DAERAH KOTA MALANG TAHUN 2014 WALIKOTA MALANG,
SALINAN NOMOR 23, 201 3 PERATURAN WALIKOTA MALANG NOMOR 23 TAHUN 2013 TENTANG RENCANA KERJA PEMERINTAH DAERAH KOTA MALANG TAHUN 2014 WALIKOTA MALANG, Menimbang : a. ba h wa u n tu k m ela ksan a ka n keten
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
1, 1 PENANGKAPAN IKAN DENGAN PURSE SEINE
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A N I K A N D E N G A N P U R S E S E I N E P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A
Angka Banding Manfaat dan Biaya
METODE ANALISIS PERENCANAAN 2 Mater 3 : TPL 311 Oleh : Ke Marta Kaskoe Agka Badg Mafaat da Baya Dalam proyek pembagua, perlu dketahu apa mafaat dar proyek tersebut? Bagamaa keutuga ekoom atau keutuga sosal
PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH
PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29
adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
PENDAHULUAN 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
DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
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
Hormat kami, Fajar Efendi
LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN PENGARUH PEMBERIAN UPAH PUNGUT TERHADAP KINERJA PEGAWAI NEGERI SIPIL DENGAN MOTIVASI SEBAGAI VARIABEL PEMEDIASI DAN TEAM WORK SEBAGAI VARIABEL MODERASI (Studi pada Dinas Pendapatan
KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk.
ROGRA TUDI ERENANAAN WILAYAH DAN KOTA FAKULTA TEKNIK UNIVERITA EA UNGGUL ETODE ANALII ERENANAAN TL K DR. Ir. Ke arta K, T. b. Kompoe Kemata KULIAH KE ETODA KELOOK (OHORT URVIVAL ETHOD) Lajta elhat pegarh
Laporan Perkembangan Perekonomian Daerah Istimewa Yogyakarta Triwulan II-2009
Laporan Perkembangan Perekonomian Daerah Istimewa Yogyakarta Triwulan II-29 YOGYAKARTA V I S I B A N K I N D O N E S I A M e n j a d i B a n k S e n t r a l y a n g k r e d i b e l s e c a r a n a s i
MENTERI DALAM NEGERI REPUBLIK INDONESIA
SALINAN REPUBLI INDONESIA PERATURAN REPUBLI INDONESIA NOMOR 47 TAHUN 2017 TENTANG BATAS DAERAH ABUPATEN MUSI RAWAS UTARA PROVINSI SUMATERA SELATAN DENGAN ABUPATEN LEBONG PROVINSI BENGULU DENGAN RAHMAT
Lampiran 1 Strategi kampanye Earth Hour Indonesia
59 Lampiran 1 Strategi kampanye Earth Hour Indonesia 2012-2014 Sumber: WWF-Indonesia 2012 (http://www.earthhour.wwf.or.id/tentang) Lampiran 2 Dokumentasi kegiatan Earth Hour Indonesia 2012 Sumber: WWF-Indonesia
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.
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) : 13.1 Mengidentifikasi jenis karya seni tari berpasangan/ kelompok tari bedana
160 Lampiran 1 RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Sekolah Mata Pelajaran : SMP Xaverius Metro : Seni Budaya/ Seni Tari Kelas/Semester : VII/ 2 Standar kompetensi Kompetensi Dasar Indikator : 13. Mengapresiasi
ANGKA AGREGAT PER KECAMATAN. HASIL SENSUS PENDUDUK 2010 KOTA JAMBI Angka Agregat Per Kecamatan 1
ANGKA AGREGAT PER KECAMATAN HASIL SENSUS PENDUDUK 2010 KOTA JAMBI Angka Agregat Per Kecamatan 1 SEKAPUR SIRIH SP2010 merupakan kegiatan besar yang terdiri dari rangkaian tahapan kegiatan yang diawali dengan
MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson
MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson SMART AND STOCHASTIC MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson SMART AND STOCHASTIC Pengantar Seperti sudah disampaikan sebelumnya, analog
9. TEKNIK PENGINTEGRALAN
9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8
