Konsistensi dan Asimtotik Normalitas Model Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) Respon Biner
|
|
|
- Doddy Hermanto
- 9 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural IMU DASAR, Vol No, Jul 9 : Kossts da Asmtotk Normaltas Modl Multvarat Adatv Rgrsso Sl (Mars Rso r Cosstcy ad Asymtotc Normalty of Maxmum klhood Estmator MARS ary Rsos Modl ambag Wdaarko Otok Jurusa Statstka FMIPA Isttut kolog Suluh Nombr ASRAC A good stmator has to fulfll som rortrs such as ubasd, ffct ad cosstt hs rsarch ams to study cosstcy ad asymtotc ormalty of maxmum lklhood stmator MARS bary rsos modl of Frdma, for rdctg th cotu rsos varabl, y, at rdctor varabls, x ( x,, x wth lar combato of sl trucatd t rsos varabl, y (,, b MARS bary rsos Usg ald log-lklhood mthod to look for MARS bary rsos stmator, obtad th followg rsult K ( ( [ y ( ] wth [, {( xv,( k, m tkm} ] Asymtotc rorts for cosstcy s absolut mmum from y, (from l absolut maxmum, ths s ot oly uqu but also covrgc robablty to,, whl asymtotc ormalty s O( ( /( (, a ad s ( Kywords : Asymtotc ormalty, maxmum lklhood stmator, MARS bary rsos PENDAHUUAN Aalss rgrs mmrlhatka hubuga da garuh varabl rdktor trhada varabl rso Msalya y adalah varabl rso da x,, x x adalah varabl rdktor, utuk buah gamata, scara umum hubuga atara y da x,, x x daat dtuls sbaga brkut : y f( x,,, dga adalah ksalaha radom da f ( x mruaka kurva rgrs Utuk mgstmas kurva atau aramtr rgrs, ada dua dkata yatu aramtrk da oaramtrk Pdkata aramtrk dguaka ka ada formas sblumya ttag btuk kurva, yag drolh brdasarka tor atau galama masa lalu, shgga daat dkataka bahwa mgstmas kurva kuval dga mgstmas aramtr, dmaa hasl stmas mgkut modl trttu Sdag dkata oaramtrk dguaka ka tdak ada formas ttag btuk kurva f ( x, tdak trgatug ada asums btuk kurva trttu, shgga mmbrka flksbltas yag lbh bsar (Eubak 988, Emod & Stv 997, Hardl 99, ka kurva rgrs mruaka modl aramtrk maka dsbut sbaga rgrs aramtrk da aabla modl yag dasumska bar, maka dugaa aramtrk sagat fs, tta ka tdak, mybabka trrtas data yag mysatka Ada bbraa tkk stmas dalam rgrs oaramtrk atara la dkata hstogram, stmator sl, stmator krl, stmator drt orthogoal, aalss wavlt da la-la Pdkata stmator sl ada brmacam-macam atara la sl orgal, sl ty M, sl rlaxd, sl trbobot da la-la Pdkata sl mmuya suatu bass fugs ass fugs yag basa daka atara la sl trucatd da - sl (Frdma 99 Modl MARS Frdma (99, brtuua utuk rdks, yag mruaka kombas rcursv artto rgrsso dga sl trucatd yag tlah dmodfkas Holms & Dsso (, scara khusus mmbahas raa statstka aysa ada mbtuka modl MARS klasfkas Gr (995 dalam Holms & Dsso (, mgmbagka gguaa MCMC dalam statstka frsa aysa MARS Slautya Xag & Mullt (, mmbadgka rgrs logstk da MARS ada fk aktvtas ar, H da otassum
2 3 Kossts da Asmtotk (ambag Wdaarko uua ar mcar stmator kurva dar modl MARS rso br, da slautya mgka sfat-sfat asmtotk stmatorya HASI DAN PEMAHASAN MARS rso br Prtmbagka y suatu varabl radom brdstrbus roull, y ~ r(, ( x dga y (, da x, maka PY ( ( x da PY ( ( x x adalah vktor dar varabl rdktor da PY ( x ( x Msalka modl dtuls sbaga, y ( x rmaka r y ( x shgga, E( r E( y ( x = E( y E( ( x ( x ( x Var( r Var( y ( x ( x( ( x ( ( mma : Jka hubuga dga modl logstk, : R (,, ( x [ /( ] maka vr dar dar daat dkataka sbaga trasformas logt, logt ( x l[ ( x /( ( x ] ukt: / ( x ( / urua rtama dar yag dotaska adalah: ( ( ( ( Ivrs dar yatu:, ( (3 ( x ( x[ ] ( x ( x ( x ( x ( x [ ( x] ( x ( x l ( x ( x Jad vrs dar daat dkataka sbaga trasformas logt, yatu: ( x logt ( x l ( x Slautya ka mma truh da f ( x, yatu M K m f( x [ s ( x t ] m km v( k, m km m k maka daat dtuls dalam modl, M K ( x m logt ( x l m[ skm( xv( k, m tkm ] ( x m k da dalam btuk matrks, logt ( x ( dga, (,,, M K KM sm ( x (, m tm smm( x( M, m tmm k k K KM sm ( x(, m tm smm( x( M, m tmm k k K K M sm ( x(, m tm smm( x( M, m tmm k k Prsamaa ( dkataka sbaga modl MARS rso br, da dalam btuk fugs robabltas daat dyataka sbaga, ( x ( Utuk mcar stmas dguaka mtod maksmum lklhood Estmator MARS rso br Msalka varabl radom Y, y ~ r(, ( da dyataka dalam modl, y ( r maka r y ( Jka fugs dtraka ada vktor (,, R mmuya trrtas sbaga ( ( (,, ( Aalog Prsamaa ( da ( drolh,
3 Jural IMU DASAR, Vol No, Jul 9 : E( r, da s Var( r Var( y ( ( ( ( = ( ( Shgga fugs lklhood daat dyataka sbaga ( P( y y y y [ ( ] [( ( ] y y [ ( ] [( ( ] y!( y! ( = ( ( ( ( = = ( y = y da fugs log-lklhoodya adalah l ( l y y y y y y l(x( l( x( l( x( y l( x( (5 Utuk muukka fugs maksmum, dturuka fugs log-lklhood trhada, yatu sbaga brkut: l ( y l( x( a x( y ( x( y ( [ y ( ] Jka turua rtama dsamadgaka ol, maka adalah stmator maksmum lklhood dar, yatu: [ y ( ] = (6 Utuk mmbuktka adalah stmator yag mmaksmumka Prsamaa ( dcar turua kdua dar fugs log-lklhood, yatu: s r s l ( [ y ( ] ry r( ] s ( r s r s ( D( da drolh matrks Hssa, H yatu: Hl ( D ( l (, dmaa D( d matrk dagoal yag ddfska sbaga, (, ka d, ka (7 da H ( sm dft gatf utuk sta l Shgga drolh: H D u l ( u u ( u ( u ( (8 Jad turua rtama slalu ost, sdagka dar Prsamaa (8 bahwa u H l ( u utuk smua u da Jad daat dkataka bahwa adalah stmator yag mmaksmumka Sfat asmtotk stmator MARS rso br Sfat kossts ada daat dtuukka bahwa kovrg ada la utuk
4 36 Kossts da Asmtotk (ambag Wdaarko obsrvas ada suatu modl Padag fugs rror,, ( y H ( y (9 dmaa, (,, da H adalah matrk Hat dar : urua rtama dar fugs rror, ( y, ( ( y ( ( y hal sama dga, l ( ( y, ( yag brart stmator yag mmaksmumka fugs log-lklhood l mmmumka fugs rror, ( y Padag H ( l(, da dar Prsamaa (5 da (9 muukka bahwa y, ( l ( Slautya utuk myldk kkosstsa, drluka asums da torma brkut: Asums K utuk bbraa kostata K Asums Jka sbaga g valu trkcl dar matrk smtrs, ada kostata k ostf k sdmka hgga k utuk smua orma Jka, da y ( r vktor radom, dga r ( r,, r da r salg dd ada sta sdmka hgga Er ( da s E ( r utuk smua {,, } Msalka r(, adalah bola trbuka dga radus trusat ada, da (, r (,,, a f m ( Slautya, dasumska bahwa ( trgatug ada sdmka hgga, a (, ( utuk smua, maka mmum absolut dar y, kovrg dalam robabltas k-, da akar uk dar ( y, ( l ( adalah kovrg dalam robabltas k la ukt: Prtmbagka fugs G( ( y, (, aka dtuukka kbradaa bola r(,, yag maa kovrg dalam robabltas k utuk, yag trdr dar akar dar G utuk rubaha kcl Msalka G( adalah komo k- dar vktor G( Maka, G( ( ( y ( ( y ( ( ( y dmaa da ddfska η (,,, dga mmrtmbagka Y varabl radom, y ~ r(, ( (,,, maka G( ( ( r ( ( sdmka hgga sbaga hasl torma, bahwa kbradaa dga (, G( ( r ( Slautya, aka dtuukka bahwa G( utuk smua dga Msalka r r(, adalah bola trbuka dalam dga usat ada da radus Dasumska bahwa G : r adalah kotu da ( G( utuk smua r, maka G mmuya akar dar r Hal daat dtuukka dga mmrtmbagka r r(, da ddfska Go : ro yatu ( G( Jka G kotu maka G o Go o
5 Jural IMU DASAR, Vol No, Jul 9 : uga kotu Msalka ro yatu Kmuda r da utuk sta, ( G ( (( ( o G ( G( ( G( ( Skarag dtuukka bahwa G o mmuya ttk tta r o yatu Go ( Hasl mmuya art bahwa G( da r adalah akar dar G Dasumska bahwa G o mmuya ttk tdak tta dalam r o tak ( Go ( G( adalah kotu dalam G ( o r o, da G( utuk smua ro G mmuya ttk tta dalam G( Jad Go G( Go ( ( ( dga, ro da o ( o ( ( o ( G G G Hasl, ( G o ( kotradks dga Prsamaa ( Shgga sbaga, G G( G( r ( daat dksrska ( r ( r ( ( A A Dga rtdaksamaa Cauchy-Schwar, drolh batas atas A sbaga brkut: A r r r r ( da momt kdua dar r E r E r drolh, E r r r k k k k ( ( E r E r rk k k k dmaa, varabl radom r adalah salg dd da ksktasya sama dga ol, E ( r E ( rk da s ( utuk smua E r E ( r s dga mgguaka Asums (, drolh K E r (3 utuk bbraa kostata ost K Dar Prsamaa ( da (3 bahwa E ( A K Jka dguaka Ktdaksamaa chbychv drolh: P( A t t E ( A t K t da kuval dga, P( A t t K t t K P A t Msalka K K / maka drolh P A K P A K Jka / utuk sta maka P( A K utuk smua, ada sumlah N sdmka hgga da dbrka K, maka drolh
6 38 Kossts da Asmtotk (ambag Wdaarko P( A K ( Sdagka utuk A, msal Z {, (, } Padag, sta vktor ξ Z drolh, ( (, f m ( {,, } a r (,,, Dasumska bahwa ξ Z sdmka hgga utuk {,, } drolh, r (,,, ( f m (, dga Msalka dttuka ( da maka drolh r(, Hasl m ( ( ( (,, adalah kotradks Skarag adag, ( (, (, A a a (5 dmaa ( (, da adalah smtrs da dga Asums ( adalah matrk dft ost Msalka { v,, v } adalah gvktor ortoormal dar gvalu yag brssuaa {,, } dar, maka v da v v v v v v v v v v (6 dmaa adalah gvalu trkcl dar matrk Hal muukka bahwa A a (,, da kara Asums (, da k suatu kostata ost sdmka hgga A a (, k Jka dkombaska dga Prsamaa (, utuk sta drolh P( A A K a (, k utuk smua Msalka G( A A, da ktdaksamaa, K a (, k K k a K a (, k (, (7 Sbaga koskus dar Prsamaa (, da utuk sta da sumlah, dga da ost, maka Prsamaa (7 daat dyataka sbaga, P( G( utuk smua max(, da r (, Slautya adag Prsamaa (5, yag aalog dga Prsamaa (8, yatu: Hl ( ( ( a(, a (, a k a k N u u u (, u f (, u, u Dar Prsamaa (8, ka a k- dga, drolh, a (, a (, hal kotradks Jka dlh sdmka hgga, K k a (, (, kovrg maka muukka kovrg robabltas k- ada, O ( a (, dga r a robabltas Padag matrk Hssa (, Dga kata la, ( (, adalah dalam batas dft ost da y H y, ( yag, kovx dalam r(,, da dbawah Asums ( da
7 Jural IMU DASAR, Vol No, Jul 9 : Asums (, maka mmum absolut dar y, (maksmum absolut dar l tdak haya uk tta kovrg dalam robabltas k ada Sfat asmtotk kormala drluka asums da torma sbaga brkut: Asums 3 adalah varabl radom brdstrbus uform, ada kostata ostf K sdmka hgga K utuk smua {,, }, {,, } Asums Jka adalah gvalu trkcl dar matrk, ada kostata ostf k sdmka hgga k utuk smua orma Jka D( d ( da s ( utuk, maka D( ( N (, utuk smua dga ukt: Dar orma dktahu bahwa robabltas mdkat ada, stmator mmuya ylsaa yag uk dar, l ( ( ( y yag daat dsdrhaaka utuk smua, ( ( y (8 Prsamaa (8 daat dtuls kmbal sbaga, ( ( ( - y ( ( ( - y ( ( - y, ( y, la torma utama, ( ( ( dmaa dga (, Kods kuval dga, ( (, y ( r, Msalka dga, drolh: ( ( ( ( r r r ( ( ( ( A A A 3 5 A3 A A5 Utuk A 3 daat dtuukka sbaga, r r A3 N(, Utuk A daat dtuukka sbaga, {,, } {,, } {,, } ( utuk sta {,, } (9 ( max max max ( Dga rtdaksamaa Cauchy-Schwar da asums (3, ( K da, adalah kosst, P dar s dkut, P max ( {,, } Slautya, A ( ( ( ( ( ( K max ( ( ( {,, } K dmaa, {,, } max ( ( {,, } max Utuk ybutya, {,, } s ( ( m ( da ruas kr da dga Asums (3, K sdmka hgga, s ( K k Sdagka
8 Kossts da Asmtotk (ambag Wdaarko ruas laya, k (yatu, kombas Prsamaa (6 da Asums (, dtuukka dalam rsamaa, kok ( shgga, max ( ( {,, } o A k k K (3 Dga kotu da rsamaa ( drolh, P max ( ( {,, } ( Dguaka lag Cauchy-Schwar, max max ( K {,, } {,, } Kara tta da r(, trbatas, K kostata ostf K sdmka hgga, a (, f m ( K r (, {,, } Slautya adalah trbatas dalam robabltas, da Prsamaa (3 da (, P maka, A Sdagka utuk A 5 drolh sbaga, A 5 ( ( ( D( ( Dar Prsamaa (9, mruaka, P A A 3 5 dmaa r r (5 A3 N(, da dar Prsamaa (5 muukka bahwa A5 N(, Slautya, adag r ( r ada A 3, maka: Var( ( Var( r ( s ( Dga mgguaka torma lmt usat dar drbrg, utuk smua t, maka, E( t Shgga, s Var( s ( (6 (7 Prsamaa adalah koskus dar Asums (3, da muukka bahwa s ( DAFAR PUSAKA Dudot S, Frdlyad J & Sd P Comarso of Dscrmato Mthods for th Classfcatos of umors Usg G Exrsso Data Joural of th Amrca Statstcal Assocato 97(57: Emod M & Stv G 997 A Effct Estmator for th Grald Sm lar Modl, Joural of th Amrca Statstcal Assocato 9, 33- Eubak R 988 Sl Smoothg ad Noaramtrc Rgrsso Nw York: Marcl Dkkr Frdma JH 99 Estmatg fuctos of mxd ordal ad catgorcal varabls usg Multvarat Adatv Rgrsso Sls chcal Rort CS 7 Statstcs Dartmt Staford Uvrsty Frdma JH 99 Multvarat Adatv Rgrsso Sls (wth dscusso A Statst 9: Hardl W 99 Smoothg chqus Wth Imlmtato S Srgr-Vrlag: Nw York Holms CC & Dso DG Classfcato wth aysa MARS Dartmt of Mathmatcs Imral collg odo sw7z, UK Xag R & Mullt JF Comaraso of ogstc Rgrsso ad MARS modlg th ffcts of watr actvty, H ad otassum sorbat o growth o growth of Saccharomycs crvsa Food Scc Dartmt Uvrsty of Arkasa
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
ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIA Ry Aula Hj Noor Fajrah Nur Salam Proram Stud Matmata Faultas MIPA Ulam Bajarbaru Kalsl ABSTRAK Estmas tt dar
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
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 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
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
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
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) ( X Print) D-140
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (014) 337-350 (301-98X Prt) D-140 Faktor-Faktor yag Mmgaruh Pyakt Malara ada Ibu Haml d Provs Nusa Tggara Barat, Nusa Tggara Tmur, Maluku, Maluku Utara, Paua,
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
BAB 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
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
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 (-)
NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
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
PENAKSIR 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
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
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
Volume 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
ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)
ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka
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
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) [email protected] ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
MINGGU 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
Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
SKRIPSI. oleh: FARIDA KARUNIAWATI NIM
ANALISIS REGRESI DUMMY VARIABLE MODEL LOGIT (Kasus pada Estmas Huja d Karagploso, Malag) SKRIPSI olh: FARIDA KARUNIAWATI NIM. 0650028 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAIN DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI
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
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode
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
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
BAB 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,
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
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
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
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
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
Penerapan Pendekatan Gabungan Grey Relational Analysis (GRA) dan Principal Component Analysis (PCA) Pada Metode Taguchi Multirespon
JURNL SINS DN SENI IS Vol., No., (Spt. ) ISSN: -98X D-4 Prapa Pdkata Gabuga Gry Rlatoal alyss (GR) da Prcpal Compot alyss (PC) Pada Mtod aguch Multrspo Nur prla Rahmada, Soy Suaryo da Muhammad Sahd kbar
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
TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. h asalkan limit ini ada.
3 TURUNAN FUNGSI 3. Pgrtia Turua Fugsi Diisi Turua ugsi adala ugsi yag ilaiya di c adala c c c asalka it ii ada. Coto Jika 3 4, maka turua di adala 3 4 3.. 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 Jika mmpuyai turua di
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
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volum, Nomor, ahu 0, Halama 55-64 Ol d: htt://joural-s.ud.ac.d/d.h/gaussa PEMODELAN REGRESI ZERO-INFLAED NEGAIVE BINOMIAL ZINB UNUK DAA RESPON DISKRI DENGAN EXCESS ZEROS Bau Arawa, Suart,
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-3 (3-8 Prt) D- Pmodla Partspas Wata dalam Kgata Ekoom Rumah Tagga Nlaya d Pssr Tmur Surabaya (Stud Kasus Kcamata Kcamata Bulak, Mulyorjo, da Kjra) Irma Harlagtyas,
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
BAB II PEMULIHAN SOLUSI METODE REP DAN ERROR ESTIMATOR Z 2
BB II PEMULIHN SOLUSI MEODE REP DN ERROR ESIMOR Z.1. UMUM.1.1 Ksalaa Solus Mtod Elm Hgga Error yag trjad mrupaka sls atara solus ksak dga solus pdkata da dapat dksprska dalam btuk prala, tgaga maupu gaya
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
ESTIMASI REGRESI MODEL LOGIT DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI. Oleh: DINUL WAFA NIM
STIMASI RGRSI MODL LOGIT DNGAN MTOD MAKSIMUM LIKLIHOOD SKRIPSI Olh: DINUL WAFA NIM. 5548 JURUSAN MATMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TKNOLOGI UNIVRSITAS ISLAM NGRI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG 9 STIMASI RGRSI
2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
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
JMP : Volume 1 Nomor 2, Oktober 2009 PEMILIHAN PARAMETER PENGHALUS PADA ESTIMATOR DERET FOURIER DALAM REGRESI NONPARAMETRIK. Agustini Tripena Br.Sb.
JMP : Volume Nomor, Oktober 009 PEMILIHAN PARAMETER PENGHALUS PADA ESTIMATOR DERET FOURIER DALAM REGRESI NONPARAMETRIK Agust Trpea Br.Sb. Fakultas Sas da Tekk, Uverstas Jederal Soedrma Purwokerto, Idoesa
Persatuan Aktuaris Indonesia Dasar-dasar Matematika Asuransi Jiwa 28 November Untuk soal no. 1 s/d 3 di bawah, diketahui suatu survival function
Prsatua ktuars Idosa Dasar-dasar Matmatka suras Jwa 8 Nombr 00 Utuk soal o s/d 3 d bawah, dktahu suatu sural fucto 00 s ( ) utuk 0 00 0 Htuglah F (75) X 0,0 B 0,30 C 0,40 D 0,50 E 0,0 Htuglah f (75) X
3.1 Hubungan Dasar Probabilitas Probabilitas adalah harga perbandingan jumlah kejadian (A) yang mungkin dapat
. Hubuga Dasar rbabltas rbabltas adalah harga prbadga jumlah kjada A yag mugk dapat trjad trhadap jumlah ksluruha kjada yag mugk trjad dalam sbuah prstwa. Cth:. luag utuk mdapatka agka gap dar lmpara sbuah
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
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
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
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
PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP
PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP Lusa Tr Lstyowat Krstaa Waya M Fatekurohma Jurusa Matematka FMIPA Uerstas Jember e-mal: krstaa_waya@yahoocom da m_fatkur@yahoocom Abstract:
(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
KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka
BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
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
BAB 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
Muniya Alteza
RISIKO DAN RETURN 1. Estmas Retur da Rsko Idvdual. Kosep Dversfkas 3. Kovaras da Koefse Korelas 4. Estmas Retur da Rsko Portofolo Muya Alteza [email protected] Estmas Retur da Rsko 1) Estmas Realzed Retur
PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhus, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dsnova Kr Cntr of Ald Mathmatcs (CAM), Program tud Matmatka
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,
3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
BAB 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
ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si
ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor
XI. ANALISIS REGRESI KORELASI
I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas
ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
BAB 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
Interpretasi Parameter dalam Model Regresi Logistik untuk Variabel Bebas Dikotomus
Jural EKSPONENSIAL Volum 3, Nomor, M 22 ISSN 285-7829 Itrprtas Paramtr dalam Modl Rgrs Logst utu Varabl Bbas Dotomus Paramtr Itrprtato Logstc Rgrsso Modls for Dcotomus Idpdt Varabl Darah A. Noh Program
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 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,
II. 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
PERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK
PERLUASAN METDE NEWTN DENGAN PENDEKATAN PARABLIK Abdul Rahma, Supriadi Putra, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matmatika Dos JurusaMatmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua Alam Uivrsitas Riau Kampus
S2 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
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
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
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
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
Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)
Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,
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
PENGOPTIMUMAN PADA FUNGSI PRODUKSI CROPPES
PENGOPTIMUMAN PADA FUNGSI PRODUSI CROPPES NURJANAH G5404008 DEPARTEMEN MATEMATIA FAUTAS MATEMATIA DAN IMU PENGETAHUAN AAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 008 ABSTRACT NURJANAH Optmzato Cropps producto ucto Suprvsd
TAKSIRAN 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
BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
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)