ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
|
|
|
- Yanti Lesmana
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 sbuah aramtr oulas adalah sbuah la ya drolh dar saml da duaa sbaa asr dar aramtr ya laya tda dtahu Estmator tt daat dttua da muaa dua mtod yatu mtod las mtod Mom da Masmum lhood da mtod Bays Tujua dar lta adalah utu mtua stmas tt ada dstrbus sosal utu satu aramtr da mtod Mom Masmum lhood da mtod Bays srta mtua stmas tt ada dstrbus Esosal utu dua aramtr da mtod Mom da Masmum lhood Mtod lta ya duaa adalah stud ltratur dar brbaa sumbr ya muja da rlva da tjaua ya dlaua Hasl lta mujua bahwa stmator tt ada dstrbus Esosal utu satu aramtr da muaa Mtod Mom da Masmum lhood adalah sdaa stmator Bays dar dstrbus Esosal utu satu aramtr da dstrbus ror sawa yatu dstrbus Gamma adalah da dstrbus Ch Kuadrat adalah Estmator tt ada dstrbus Esosal utu dua aramtr da muaa mtod Mom adalah da sdaa da muaa mtod Masmum : lhood adalah da : Kata uc: Estmas Tt Dstrbus Esosal Mtod Mom Mtod Masmum lhood Mtod Bays 4
2 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 ABSTRACT Pot stmato of a oulato aramtr s a valu obtad from rlatd saml ad usd as a stmator of th aramtr whos valu s uow Pot stmator ca b dtrmd by us two mthods: classcal mthod momt mthod ad mamum llhood ad Bays mthod Th uros of ths rsarch s to dtrm th ot stmato of a otal dstrbuto wth o aramtr us Momt mthod Mamum lhood mthod ad Bays mthod ad dtrm th ot stmato of a otal dstrbuto wth two aramtrs Momt mthod ad Mamum lhood mthod Th mthod of ths rsarch s a ltratur study from varous sourcs that suort ad rlvat to th toc Th rsult shows that th ot stmato of Eotal dstrbuto for o aramtr by us Momt mthod ad Mamum lhood Mthod s whl th Bays stmator of Eotal dstrbuto for o aramtr wth ror ojuat Gamma dstrbuto s ad Ch Squar s Th ot Estmato of otal dstrbuto for two aramtrs by us th Momt mthod s ad : ad : whras by us th Mamum lhood mthod s Kywords : Pot Estmato Eotal Dstrbuto Momt Mthod Mamum lhood Mthod Bays Mthod PENDAHUUAN Tor statsta frs mcau smua mtod ya duaa dalam ara smula atau ralsas ma suatu oulas Walol 995 Statsta frs adalah tor utu mar smula ma aratrst oulas dar maa saml tu dambl Mar smula trsbut daat dlaua da dua cara yatu stmas aramtr da uja hotss Estmas dalam statsta ada dua js yatu stmas tt da stmas trval Estmas tt dar sbuah aramtr oulas adalah sbuah la ya drolh dar saml da duaa sbaa asr dar aramtr ya laya tda 4
3 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 dtahu Estmator tt daat dttua da muaa dua mtod ya rtama mtod las yatu mtod mom da mtod mua masmum Mtod ya dua yatu mtod Bays Dalam lta dlaua aja ma baamaa mtua stmator tt ada dstrbus sosal utu satu aramtr da muaa mtod mom mtod masmum llhood da mtod Bays da dua aramtr da muaa mtod mom da mtod masmum llhood Dharaa mlalu lta daat mjad baha rfrs dalam mtua stmator tt srta sbaa rfrs tambaha ba ara lta la dalam mtua stmator tt utu dstrbus ya la cotohya dstrbus Normal dstrbus Posso dstrbus Bomal da la la TINJAUAN PUSTAKA Estmas Paramtr Statst frsa mruaa t ambla utusa tta suatu aramtr brdasara saml ya dambl dar oulas trsbut ya mlut dua hal t yatu stmas aramtr da uja hotss Wbsoo 5 Dfs Walol 995 Smbara la ya mjlasa cr oulas dsbut aramtr Mtod Mom Msala adalah varabl radom otu atau dsrt da fus adata lua brbtu f θ θ θ da θ θ θ adalah buah aramtr ya tda dtahu Msala mruaa sbuah varabl aca dd bruura da ddfsa buah mom star usat saml rtama sbaa Hrrhyato 3 : t m ' t t = 3 Mtod Masmum lhood Dfs Hrrhyato 3 ~ sdma sha mcaa masmum dsbut dua masmum llhood I brart adalah la ya mmuh f ma f Mtod Bays Dstrbus Pror Dstrbus ror mruaa formas tambaha ma θ yatu bahwa aramtr tu brvaras murut suatu dstrbus lua trttu da la tah θ da raam awal σ Plua ya brata da dstrbus dsbut subjtf Walol 995 Dstrbus Postror Dfs 3 Austa 7 Dstrbus brsyarat θ blamaa amata saml = dsbut da dstrbus ostror da dttua olh : 4
4 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 h d Brut dstrbus dar varabl radom otu ya duaa ada : Dstrbus Esosal Brdasara aramtrya dstrbus sosal ada dua yatu a Esosal satu aramtr Suatu dstrbus lua dataa brdstrbus sosal da satu aramtr ~Eθ ja dstrbus trsbut mmuya fus adata lua / f > b Esosal dua aramtr Suatu dstrbus lua dataa brdstrbus sosal da dua aramtr ~Eθη ja dstrbus trsbut mmuya fus adata lua / f η < 3 METODOOGI PENEITIAN Mtod lta dlaua da cara stud ltratur dar brbaa sumbr ya muja da rlva da tjaua ya dlaua Buu atau matr ya duaa dalam lta adalah buu-buu ya trat da matr tta stmas tt dstrbus sosal da jural-jural 4 HASI DAN PEMBAHASAN 3 Mtua Estmator Tt Dstrbus Esosal Satu Paramtr Brut aa dttua stmator tt Dstrbus Esosal satu aramtr da Mtod Mom da Mtod Masmum lhood ya daat dlhat ada torma-torma brut: Torma 3 : Ja ~ E maa stmator tt da muaa mtod mom adalah But : Murut dfs mom maa E m ' m ' Jad stmator tt da muaa mtod mom adalah atau Torma 3 : Ja ~ E maa stmator tt da muaa mtod masmum llhood adalah 43
5 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 But : Fus llhood dar adalah : f f f Kmuda utu mmrmudah rhtua maa dtar loartma atural utu dua ruas mjad : l l 3 Syarat fus masmum θ llhood adalah : l da l maa l θ dturua trhada θ sha : l muda utu syarat dua 4 l dturua mjad l 3 5 dar syarat fus masmum llhood ya rtama da rsamaa 4 drolh : l 6 dar rsamaa 5 aa dbuta syarat fus masmum llhood ya dua duh yatu : 44
6 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : l Kara la ostf da la jua ostf maa ya drolh aa mmasmala fus masmum llhood Jad stmator utu θ adalah : Slajutya aa dttua stmator tt dstrbus sosal satu aramtr da Mtod Bays Adau Dstrbus Pror ya duaa adalah Dstrbus Gamma da Dstrbus Ch Kuadrat ya mruaa Pror sawa Sblum mtua stmatorya aa dttua Dstrbus Postror ya daat dlhat ada torma-torma brut Torma 33: Ja ~ E da ~ GAM maa Dstrbus Postror dar θ adalah Gamma But : 8 d 9 dar da drolh dstrbus ostrorya yatu : d h
7 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : h Jad Gamma ~ Torma 34: Ja ~ E da ~ maa Dstrbus Postror dar θ adalah Gamma But : d dar da drolh dstrbus ostrorya yatu d h 3 Jad Gamma ~
8 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : Kmuda aa dttua stmator tt utu θ brdasara Mtod Bays ya daat dlhat ada torma-torma brut Torma 35 Ja ~ E da ~ GAM maa stmator Bays utu θ adalah But : d 4 maa drolh stmator Bays 5 Jad stmator Bays da muaa dstrbus Gamma adalah Torma 36 Ja ~ E da ~ maa stmator Bays utu θ adalah But : d 6 maa drolh stmator Bays :
9 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : Jad stmator Bays da muaa dstrbus Ch-Kuadrat adalah 3 Mtua Estmator Tt Dstrbus Esosal Dua Paramtr Brut aa dttua stmator tt Dstrbus Esosal dua aramtr da Mtod Mom da Mtod Masmum lhood ya daat dlhat ada torma-torma brut Torma 3 : Ja ~ E maa stmator tt da muaa mtod mom adalah da But : Murut dfs mom : m ' da m ' ] [ E Var E Maa da muaa mtod mom drolh : sha 8 da 9
10 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : Jad stmator tt utu θ da η adalah: da Torma 4 : Ja ~ E maa stmator tt da muaa mtod masmum llhood : da : But : Fus masmum llhood dar adalah : f f f Kmuda utu mmrmudah rhtua maa dtar loartma atural utu dua ruas mjad : l l Syarat fus masmum θ llhood adalah : l da l l da l Slajutya l θη dturua trhada θ da η utu mcar tt rts sha : l l 3 muda dcar turua duaya:
11 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : l 4 l 5 dar syarat fus masmum llhood da rsamaa maa : l 6 dar syarat fus masmum llhood da rsamaa 4 maa utu mstmas θ ya drolh da mmasmuma fus masmum llhood : l 3 7 drolh dar syarat fus masmum llhood da rsamaa3 dturua trhada η: l Mtod masmum llhood tda mhasla stmator tt utu η Ja dlhat dar fus masmum llhood d maa : : : maa θη aa masmum ja η mmum Nla η mmum dcaa ada saat : Jad : Sha
12 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 : Jad stmator tt utu θ da η adalah : da : 4 KESIMPUAN Ksmula ya daat dambl dar hasl lta ya tlah dlaua atara la : Estmator tt ada dstrbus Esosal utu satu aramtr da muaa : Mtod Mom d rolh Mtod Masmum lhood d rolh Estmator Bays da dstrbus ror sawa yatu dstrbus Gamma d rolh da stmator Bays da dstrbus ror sawa da dstrbus Ch-Kuadrat d rolh Estmator tt ada dstrbus Esosal utu dua aramtr da muaa : a Mtod Mom d rolh b Mtod Masmum lhood d rolh : 5 Daftar Pustaa da : da 5
13 Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 Austa SK 7 Estmas aramtr da Mtod Bays Srs Faultas Matmata da llmu Ptahua Alam Uvrstas ambu Maurat Bajarbaru Ba J 99 Itroducto To Probablty ad Mathmatcal Statstc Uvrsty of Mssour-Rolla Calfora Dudwcz d 995 Statsta Matmata Modr ITB Badu Harvll d Matmata Traa Utu Para Isyur da fsawa Uvrstas Gajahmada Prss Yoyaarta Hrrhyato N 3 Statsta Matmats ajutapustaa Sta Badu Nldr JA & Wddrbur R W M 97 Gralzd ar Modls J R Statst Soc Assoc Noroho S 7 Tor Estmator Tt Statsta Matmata 9 : 9-3 Pasarbu A 983 Patar Statst Ghala Idosa Jaarta Sudjaa 5 Mtod Statsta Tarsto Badu Surato J M A 998 Statst Tor da Alas Eds lma Jld Erlaa Jaarta Walol 995 Patar Statsta Eds -3 Gramda Jaarta Walol d 5 Ilmu Plua da Statsta Utu Isyur da Ilmuwa Eds mat ITB Badu Wbsoo Y 5 Mtod Statst Gadjah Mada Uvrsty Prss Yoyaarta 5
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,
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
PEMODELAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON (APLIKASI PADA DATA PEKERJA SEKS KOMERSIAL DI KLINIK REPRODUKSI PUTAT JAYA SURABAYA) Abstrak
Pmodla Rgrs Zro Ilatd Posso... Ala star PEMODEAN REGRESI ZERO INFAED POISSON APIKASI PADA DAA PEKERJA SEKS KOMERSIA DI KINIK REPRODUKSI PUA JAYA SURABAYA Ala star Purhad Madu Rata Jurusa Spl Uvrstas Ad
Model Regresi Logistik pada Kelulusan Ujian Sertifikasi Pengadaan Barang dan Jasa Pemerintah
JEKT JURNAL EKONOMI 9 [] : 80 KUANTITATIF - 84 TERAPAN Vol. 9 No. FEBRUARI 06 ISSN : 30-8968 Modl Rrs Lost pada Klulusa Uja Srtfas Padaa Bara da Jasa Pmrtah Ru *) ABSTRAK Modl rrs mrupaa alat utu maalss
PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PEDAHULUA Latar Blaa Prcobaa lua ada ruaa rcobaa ya sr duaa dala lta ulaa taaa da ltalta aroo laya utu a tras ot-lua (oty vrotal tracto). Salah satu cara utu a tras ot-lua adalah da laua rcobaa u daya
(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
titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
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
Konsistensi dan Asimtotik Normalitas Model Multivariate Adaptive Regression Spline (Mars) Respon Biner
Jural IMU DASAR, Vol No, Jul 9 : 33-33 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
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
BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
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
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bbrapa tor yag dprlua utu mduug pmbahasa dataraya adalah rgrs lar brgada, mtod uadrat trcl (MKT), pguja asums aalss rgrs, outlr, rgrs robust, ofs dtrmas, bradow pot. A. Rgrs Lar Brgada
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,
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA IST AKPRIND YOGYAKARTA
E-ISSN 57-9378 Jurnal Statsta Industr dan Komutas Volum, No., Januar 07,. 04-4 PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA
PENANGANAN OVERDISPERSI PADA MODEL REGRESI POISSON MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF. Rio Tongaril Simarmata 1, Dwi Ispriyanti 2.
Pagaa Ovdss Ro Togl S. PENANGANAN OVERDISPERSI PADA MODE REGRESI POISSON MENGGUNAKAN MODE REGRESI BINOMIA NEGATIF Ro Togal Smamata Dw Isat Alum Pogam Stud Statsta Ud Sta Pgaa Pogam Stud Statsta Ud Abstact
EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI
EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N TURI Mota Dwya ), N Wahyu Utam, M. Pd. ) Program Stud Pdda Matmata Faultas
SISTEM PERSAMAAN LINEAR MIN-PLUS DAN PENERAPANNYA PADA MASALAH LINTASAN TERPENDEK
POSIDING ISBN : 98 99 1 9 SISTEM PESAMAAN LINEA MIN-PLUS DAN PENEAPANNYA PADA MASALAH LINTASAN TEPENDEK M. Ady udhto 1 1 Program Stud Pdda Matmata FKIP Uvrstas Saata Dharma Kampus III USD Paga Maguwoharjo
Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN
PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 8 PERNYATAAN MENGENAI
PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM
J. Sas MIPA Eds Khusus Tahu 28 Vol. 4 No. Hal.: 7-22 ISSN 978-873 ABSTRACT PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM Ra Sa Hmta Wasoo da Da Kuasa
MODIFIKASI METODE NEWTON DENGAN KEKONVERGENAN ORDE TIGA.
MDIFIKASI METDE NEWTN DENGAN KEKNVERGENAN RDE TIGA Fby Satrya HP ), Agusi ), Musraii ) [email protected] ) Mahasiswa Program Studi S Matmatia ) Dos Matmatia, Jurusa Matmatia Faultas Matmatia da Ilmu Pgtahua
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
ISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b
ISSN: 088-687X 5 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA Mara Suc Ara a, Sr Haryatm b a rogram Stud edda Matemata FKI USD Kamus 3 aga, Yogyaarta 558, marasuc@usdacd b Jurusa
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
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
ANALISIS PENYALURAN RASKIN DI KOTA SEMARANG. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang
ANAISIS PENYAURAN RASKIN DI KOTA SEMARANG Rosaa Eo N da Ta Wdharh Alum PS Sasa Jurusa Mamaa FMIPA UNDIP PS Sasa Jurusa Mamaa FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Sodaro, S.H., Tmbala, Smara Absrac. Ras Proram s aoal
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 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
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
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
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 II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
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,
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
Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha ([email protected]) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi
Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda
ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
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 (-)
STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
BAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.
BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng
ESTIMASI PARAMETER MODEL INTEGER-VALUE AUTOREGRESSIVE
ESTIMASI PARAMETER MODEL INTEGER-VALUE AUTOREGRESSIVE UNTUK MENENTUKAN PROBABILITAS TERJADINYA KEBAKARAN YANG DISEBABKAN OLEH GAS ELPIJI DI KOTA SURAKARTA Nurmaltasar Jurusa Sstem Iformas, STMIK Duta Bagsa
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
Regresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja
Jural EKSONENSIAL Volume, Nomor, Me 0 ISSN 085-789 Regres Logst Ordal utu Megaalss Fator-Fator yag Memegaruh erlau Seual Remaa Ordal Logstc Regresso for Aalyss Factors of Ifluece Behavor Adolecet Seual
Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur
Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da
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
Distribution of the Difference of Two Independent Poisson Random Variables and Its Application to the Literate Population Data
Esata: Jural Imu-Ilmu MIA p. ISSN: 4-47. ISSN: 5-64 Distributio of th Diffrc of Two Idpdt oisso Radom Variabls ad Its Applicatio to th Litrat opulatio Data Atia Ahdia rogram Studi Statistia Uivrsitas Islam
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
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
PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF
BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF - Aturan laar LMS Last Man Squars lh ftf dar aturan laar rstron. - Aturan laar LMS atau Wdro-Hoff mmnmsasan man squar rror, shngga mnggsr atasan utusan sauh yang sa dlauan
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL
Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta
BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Penaksiran Parameter dari Variansi Vektor pada Pengujian Hipotesis Kesamaan Matriks Kovariansi
Vol. 3 No. 7-77 Jul 06 Penasan Paaete da Vaans Veto ada Pengujan Hotess Kesaaan Mats Kovaans Nasah Sajang Absta Vaans veto euaan salah satu uuan dses data yang ddefnsan sebaga julah da seua eleen dagonal
BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Me 016 ISSN 085-789 Peeraa Geeralzed Posso Regresso I Utu Megatas Overdsers Pada Regres Posso (Stud Kasus: Pemodela Jumlah Kasus Kaer Servs d Provs Kalmata Tmur) Alcato
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
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
Distribution of the Difference of Two Independent Poisson Random Variables and Its Application to the Literate Population Data
Distributio o th Dirc o Two Idpdt oisso Radom Variabls ad Its Applicatio to th Litrat opulatio Data Atia Ahdia rogram Studi Statistia Uivrsitas Islam Idosia Jala Kaliurag Km 45 Slma Yogaarta [email protected]
H dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEMBUHAN PASIEN PENYAKIT FLU BURUNG
Aalss Faktor-faktor Yucaa W ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEMBUHAN PASIEN PENYAKIT FLU BURUNG Yucaa Wladar da Dah Saftr Staf Paar Prod Statstka Jurusa Matmatka FMIPA UNDIP Abstract Ava fluza
FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL
ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
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
KUNCI JAWABAN SOAL TEORI FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL Ketinggian maksimum yang dicapai beban dihitung dari permukaan tanah (y t ) 1 mv
KUNI JWBN SO EOI FISIK OIMPIDE SINS NSION 00. a. Dhtung dahulu watu yang derluan dar beban dleas sama e etnggan masmum yatu t. v 0 at 0 0t t =0, seon. Ketnggan masmum yang dcaa beban dhtung dar ermuaan
APLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE)
APLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE) Abdul Gaus Program Studi Tknik Siil Fakultas Tknik Univrsitas Khairun Trnat Tl/Fax (091) 38049 Irnawaty
Abstract. Keywords: The Selection Of Laptop Brand, Product, Price, Promotion, Multinomial Logistic Regression
Aalss Paruh Faqotul Hah ANAISIS PENGARUH STRATEGI BAURAN PEMASARAN TERHADAP PEMIIHAN MEREK APTOP MENGGUNAKAN REGRESI OGISTIK MUTINOMIA Stud Kasus Mahasswa Uvrstas Dpooro Faqotul Hah, Trastut Wuradar, Abdul
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
BAB IV HASIL ANALISIS
BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan
Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
KOMPONEN UTAMA UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS SECARA STATISTIK. Nunik Nurhasanah 1, Diah Safitri 2
Komonn Utama...Nun Nurhasanah KOMPONEN UAMA UNUK PENGENDALIAN KUALIAS SECARA SAISIK Nun Nurhasanah, Dah Saftr Alumn Program Stu Statsta FMIPA UNDIP Staf Pngaar Program Stu Statsta FMIPA UNDIP Abstract
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
BAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)
REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) PowerPont Sldes byyana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 9 Bandung, Telp. 0 013163-53 Hal-hal
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
