Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN
|
|
|
- Leony Lie
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Volume, Nomor, Ju 7 ISSN
2 Barekeg, Ju 7. al.7-3 Vol.. No. PENAKSIRAN FUNGSI DENSITAS TIPE KERNEL DENGAN METODE CROSS-VALIDATION (C-V (Kerel Type Desty Fucto Estmates wt Cross-Valdato Metods MOZART WINSTON TALAKUA Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Pattmura Ambo Jl. Ir. M. Putuea, Kampus Upatt, Poka-Ambo ABSTRACT Te coce o te badwdt s te ma problem o kerel desty ucto. I some stuatos t mgt be qute useul to ave a set o retes correspodg to deret badwdt.it s ecessary to agree wc badwdt s a approprate oe. Cross-Valdato (C-V s a well-kow metod to optmze te smootg parameter. I ts researc, we wll aalyss about tree metods o Cross-Valdato: Maxmum Lkelood Cross-Valdato, Least-Square Cross-Valdato (Ubased Cross-Valdato ad Based Cross-Valdato wt badwdt coce optmal. Keywords : optmal badwdt, Maxmum Lkelood Cross-Valdato, Ubased Cross-Valdato, Based Cross-Valdato PENDAHULUAN Pemla parameter pegalus (Badwdt merupaka masala pokok dar estmator destas tpe kerel. Pada beberapa stuas, mugk cukup bergua utuk memaka seperagkat estmas yag megubugka dega badwdt yag berbeda. Estmas-estmas tersebut dapat meojolka aspekaspek yag berbeda dalam struktur data, tetap peyaja da terpretas dar kurva semacam tu cukup subjekt. Adala perlu utuk mecapa kesepakata megea badwdt yag maa yag tepat, karea dua kods yag salg kotradkt dalam pemla yatu sat bas megaruska meml yag kecl utuk memperkecl bas sedagka varas megaruska meml yag besar utuk memperkecl varas. Metode peaksra yag memperbak kelemaa peaksra dega stogram adala metode peaksra kerel yag ddeska dega k adala ugs pembobota pada data pegamata X,.=,,., da parameter badwdt, dmaa badwdt adala suatu parameter pegalus dalam ugs kerel yag berugs utuk megatur tgkat kealusa ugs kerel tersebut. Metode peaksra muda da sederaa dalam peaksraya, tetap sat-sat aaltkya belum dbuktka secara legkap, maka perlu dalam peelta aka dbuktka sat-sat peaksr kerel secara legkap. Peaksr kerel ddeska sebaga x X ( x = k, dmaa X, X,, X adala = sample pegamata da k adala ugs kerel dega sat : ( x d( x k =, serta adala parameter badwdt Ide estmas kerel dkealka ole Murray Roseblatt (956 yag memperbak stogram. Sejau tu ada beberapa tulsa yag megembagka estmas destas tpe kerel dega sat-sat asmtotk sepert Roseblatt pada tau 97. Seeult & Quesabberry (97 megataka bawa estmas kerel adala bas, begtupu dega Parse (96 da Bartlett (963, sedagka Sgo Sraatta da I-Su Cu (99 meeragka sat Itegral Square Error ( da estmas kerel. W.H. Swaepoel (988 meemuka sat-sat Asmtotk Mea Itegral Square Error (A- M dar suatu estmas kerel bla dasumska kotu dmaa-maa. Atau kotu kecual pada sejau bergga ttk-ttk dskotu. Talakua ( megembagka Peaksra Fugs destas tpe Kerel utuk daera (,~. Metode metode tersebut aya doperaska pada yag dketau da utuk yag tdak deketau metode tersebut d atas tdak cukup utuk meyelesaka permasalaaya, segga de da gagasa baru mucul dalam meyelesaka persoala estmas destas tpe kerel dega Metode Cross- Valdato (C-V. Dalam Peelta aka dbaas tga metode Cross-Valdato yatu : Maxmum Lkelood Cross-Valdato, Least-Square Cross-Valdato (Ubased Cross-Valdato da Based Cross- Valdato dega pemla badwt yag optmal. Peelta darapka dapat memberka maaat atara la, dar seg subjekt peelt, keguaa yag dapat dambl adala utuk memperkuat kosep da pemaama peelt tetag kosep aalss Statstka matematka yatu peaksra destas tpe kerel dega metode Cross-Valdato, dar seg pegembaga Peddka Tgg d Idoesa, kususya Jurusa Matematka FMIPA UNPATTI darapka dapat memberka sumbaga pemkra utuk semak memperluas da medalam kosep dar metode Cross- Valdato secara prakts maupu teorts. Akrya Dega adaya peelta, maka atya dapat dadaka peelta leb lajut dega melbatka berbaga metode utuk medapatka asl yag beraeka ragam da semak medalam megea peaksra destas tpe kerel.
3 8 TALAKUA PENAKSIRAN FUNGSI DENSITAS METODE PENELITIAN Peelta yag dkerjaka bersat stud lteratur segga dalam prosesya dperluka da dlakuka beberapa lagka sebaga berkut: a. Baa atau Mater Peelta Baa da mater yag dguaka dalam peelta berupa karya lma para matematkawa da statstkawa, bak yag dsajka dalam semar maupu yag dmuat dalam jural, bulet, buku cetak (textbook da ormas yag dperole melalu teret. b. Alat Peelta Alat yag dguaka utuk peelta adala seperagkat komputer yag medukug proses peelta. c. Cara Peelta Peelta dlakuka dega cara megumpulka, mempelajar da megaalss karya-karya lma (jural da bulet atau buku-buku (textbook yag berkata dega permasalaa yag dtelt, kemuda duraka da dsajka secara bear (matematcally correct dalam betuk tulsa yag logs da rutut. d. Aalss Hasl Peelta Aalss da peguja asl peelta yagv tela dbuat dalam betuk tulsa yag logs da ruut dega cara megkomukaska da medskuska dega metematkawa da statstkawa la yag memlk lmu yag sama, selajutya dbuat dalam betuk lapora peelta. HASIL DAN PEMBAHASAN Kerel k dega badwdt dotaska sebaga : x k ( x = k dega parameter badwdt. Fugs kerel adala ugs pembobota pada data pegamata ( X, =,,..., dega parameter badwdt Parameter badwdt adala suatu parameter pegalus, yag dalam peaksra kerel berugs utuk megatur tgkat kealusa ugs kerel tersebut, juga dapat dkataka sebaga jagkaua ttk-ttk pegamata X yag aka dpegaru ole data.pembobota dlakuka setela peuba acak yag aka damat durutka terleb daulu dar yag kecl sampa yag terbesar. Fugs kerel memeu beberapa krtera, yatu: A. Fugs kerel smetrk d ttk ol, da tegralya sama dega satu k ( x = k( x A. Fugs kerel ( x d( x = k, maka kerel merupaka ugs kepadata. Dlat dar kedua sat tersebut d atas maka ugs kepadata peluag (kp dapat dtaksr dega kerel. Selajutya peaksr kerel utuk ddeska sebaga rataa la kerelya da dtuls sebaga berkut : x X ( x = k ( x X = k = = (3. dmaa X, =,,..., adala peuba acak yag damat. Maxmum Lkelood Cross-Valdato. Padag estmas-estmas destas kerel ( x dar potess da msalka g duj utuk yag spesk ( x = (x x x Lkelood Raso Test aka ddasarka pada test statstk ( x. Bag suatu badwdt yag bak, statstk ( x searusya dekat ke Dapat juga dkataka bawa pada Vs ( [ ] rata-rata (atas X E ( ( x ( x log searusya. dega begtu suatu badwdt yag bagus, yag memmalka ukura keakurasa, pada eekya megoptmalka ormas Kulback-Lebler: dkl ( x ( xdx, = log (3.. dega meggat bawa d kl, adala jarak, buka metrk, sebab pada umumya d kl, dkl, Ddasarka pada leave-oe-out estmate x x j ( = (, x k (3.. j Kemuda ddeska x x j, ( x = ( k (3..3 = = j Apabla Persamaa (3..3 dlogartmaka da dormalsaska dega aktor - maka ddeska Maxmum Lkelood Cross Valdato (ML-CV sebaga berkut : x x j CV ( Log k log[ ( ] (3.. = j = Dega demka dkataka bak apabla medekat maksmum yag t dar (, yatu : = arg max CV CV (,selajutya dubugka pada ormas Kullback- Leber da dasumska bawa X berdstrbus Idetk.
4 Barekeg, Vol., 7 PENAKSIRAN FUNGSI DENSITAS 9 Least-Square Cross-Valdato. Padag suatu ukura jarak alteratr atara yatu Itegrated Square Error ( yag ddeska : ( = ( xdx = + da ( x dx ( x dx ( xdx (3.. (3.. Apabla Persamaa (3.. dkurag dega baga kosta, megakbatka pemmala dalam ubugaya dega yag ekuvale dega memmalka : = ( ( xdx ( x dx ( xdx = (3..3 Utuk megestmas pada baga dguaka Leave Oe-Out estmato Ex ( x = ( x =, (3.. Dega demka apabla dguaka estmas berart utuk meetuka suatu Badwdt yag bak yag memmalka ruas kaa dar persamaa (3..3 dega megguaka estmas pada persamaa (3.. maka aka ddeska Least Square Cross Valdato sebaga berkut : CV = ( = ( x dx ( x, (3..5 Berdasarka persamaa (3..5. maka badwdt tertetu pada ugs kerel secara eksak dperole : E( CV ( = E[ ( ] + E x ( x E, ( x = M (3..6 Dar persamaa (3..6 Ila Least Square Cross- Valdato dsebut Ubased Cross-Valdato. Jad utuk pembaasa selajutya persamaa (3..5 dtuls : = ( = ( x dx, ( x (3..7 Suatu badwdt mejad optmal secara asmtotk, jka I ( > Teorema 3. s a. ( (3..8 Jka ( ( ( ( ( + ( (. a s ( Maka optmal secara asmtotk Bukt: Dar persamaa 3.. dperole = arg m ( yag berart < ( (, sedagka persamaa dperole berart = arg m ( yag < ( ( segga utuk (, ε > berlaku ( ( ˆ [ ( ˆ ( ˆ ] < ε ( ˆ ( ˆ + dega demka dperole ( ˆ ( ˆ ( ( ( ( ˆ ε + ε dega meglagka usur ( ˆ ( ˆ segga ddapatka ( + ε ( ( ε ( dega demka karea berlaku utuk setap ε ( lm ( bawa optmal secara asmtotk = yag berart Based Cross Valdato Tekk pertama kal dtemuka ole Scott Terrell (987. Gagasa dar tekk pemla badwdt ddasarka pada estmas lagsug dar A-M destas kerel yag dsajka sebaga berkut : A-M = k + µ ( k " (3.3. Segga Based Cross Valdato ddeska sebaga : ( = k + µ ( k " (3.3. dar metode dtemuka bawa utuk megeclka M searusya meml uruta badwdt yag proporsoal teradap 5. Dega lemma berkut:
5 3 TALAKUA PENAKSIRAN FUNGSI DENSITAS Lemma 3.3 Dberka ( x pada persamaa 3. maka dperole Var ( x = k + o( : k " 5 " 5 5 " A-M " ( x = 5 ( v k" ( ( x µ k ( + (3.3. Dega demka dar (3.3. terlat bawa varas dar " ( x tdak medekat utuk pemla : 5. Selajutya Scott & Terell (987 memperlatka bawa adala optmal secara asmtotk sebaga yag ˆ dsajka melalu teorema berkut: Teorema 3.3 Jka ( ( ( [ ( ( ( + ( asmtotk Bukt: Maka optmal secara ( Dar persamaa 3.. dperole yag berart as. = arg m ( < ( (, sedagka persamaa dperole yag berart utuk ( = arg m ( < ( ( segga, ε > berlaku ( ( ˆ [ ( ˆ ( ˆ ] < ε ( ˆ ( ˆ + dega demka dperole ( ˆ ( ˆ ( ( ( ( ˆ ε + ε dega meglagka usur ( ˆ ( ˆ segga ddapatka ( + ε ( ( ε ( dega demka bawa karea berlaku utuk setap ε ( lm ( optmal secara asmtotk = yag berart megestmas Fugs destas Tpe Kerel dapat dkembagka utuk metode Cross-Valdato yag cocok utuk suatu dstrbus tertetu. Sebaga coto dapat d lat pada pegambla sampel yag berbeda pada dstrbus Bomal, sebaga berkut: Ex ( Uor m σ opt Tragl e A M Sbrg Uor m Tragl e Sbr g Dar tabel d atas terlat bawa jka pegambla, Sbrg maka la A M sepert pada tabel d atas. Dapat dlat perbadgaya dega pegambla opt peaksr kerel maka la A M U < A M tr < A M Sbrg segga dapat dsmpulka bawa pegambla opt peaksr kerel Uorm leb asmtotk dar peaksr kerel tragle da opt sebarag. KESIMPULAN DAN SARAN Kesmpula Berdasarka pejelasa pada baga sebelumya maka dapat dsmpulka bawa:. Pemla badwt yag optmal utuk metode Maxmum Lkelood Cross- Valdato(ML-CV yatu dkataka bak apabla medekat maksmum yag t dar ( = arg max CV ( CV, yatu :. Pemla badwt yag optmal utuk metode Least-Square Cross- Valdato (Ubased Cross- Valdato yatu jka ( ( ( ( ( (. s a ( + ( Maka ĥ optmal secara asmtotk 3. Pemla badwt yag optmal utuk metode Bas Cross-Valdato yatu Jka ( ( ( [ ( ( as. ( ( + ( ĥ optmal secara asmtotk Maka Selajutya dar ketga metode Cross-Valdato tersebut, dapat dlat tgkat Asmtotk segga utuk
6 Barekeg, Vol., 7 PENAKSIRAN FUNGSI DENSITAS 3. Pegambla opt peaksr kerel Uorm leb asmtotk dar peaksr kerel tragle da opt sebarag, karea la A M U < A M tr < A M Sbrg Sara Darapka dapat dlakuka peelta lajuta utuk peaksra ugs destas tpe kerel dega metode yag la, dega jes kerel yag berbeda UCAPAN TERIMA KASIH Peelt megucapka terma kas kepada Proyek Pegkata Peelta Peddka Tgg,Drektorat Peddka Tgg,Departeme Peddka Nasoal, sesua dega surat Perjaja Pelaksaaa Peelta Dose Muda,Stud kaja wata da Sosal Keagamaa Nomor: 7/P/DPPM/DM,SKW,SOSAG/III/ taggal 5 Maret DAFTAR PUSTAKA Apostol, T.M.(967, Calculus Volume I, Wley Iteratoal Edto. Devroye ad Perod,C.S, (98, Te Cosstecy o Kerel desty Estmates, Joural Te Aalss Statstcs,Vol.,No.., 3-9 Evertt,Bra S. (99, A Hadbook o Statstcal aalyses usg S-Plus, New York.Capma&Hall Gaser.T,Muller.H.G. Mamtcsc Socety, Kerel or Noparametrc Curve Estmato, Joural o Te Royal Statstc Socety, Ser B, Hardle,W (99, Smootg Tecque Wt Implemetato S., Spger Verlag, New York. Hll, P.D. (985, Kerel Estmato o Dstrbuto Fcto, Comm, Statst.Teory Metods,, 65-6 Jo Rce (98, Badwdt Coce For No Parametrc Regresso, Joural Te Aall. O Statstcs, Volume, N., 5-3 Jerey D. Hart ad Tomas E. Werly, (99, Kerel regresso We Te Boudary rego Large, Wt a Applcato to testg te Adequacy o Polomal Medels, Joural o Te Amerca Statstcal Assosato, Vol.87.No.. 8- Letold,L (976, Te Calculus Wt Aaltc Geometry, New York Harper Iteratoal Edto.
ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER
Supart da Sudargo Estmas Regres Deret Fourer ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER Supart da Sudargo 2 ) Jurusa Matematka, FMIPA, Udp 2) Jurusa Ped. Matematka, FPMIPA, IKIP PGRI, Semarag
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 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
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
Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1
Itegras Metode Itegral Rema Metode Itegral Trapezoda Metode Itegral Smpso Itegras Permasalaa Itegras Pertuga tegral adala pertuga dasar yag dguaka dalam kalkulus, dalam bayak keperlua. Itegral secara det
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,
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
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,
REGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
BAB 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
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
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
PEMULUSAN SEBARAN DATA MENGGUNAKAN PENAKSIR KERNEL NADARAYA-WATSON DAN LINIER LOKAL UNTUK KERNEL NORMAL. Sudarno 1.
PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIA UNIVERSITAS DIPONEGORO ISBN: 978-979-97-- PEMULUSAN SEBARAN DATA MENGGUNAAN PENASIR ERNEL NADARAA-WATSON DAN LINIER LOAL UNTU ERNEL NORMAL Sudaro ) Program Stud Statstka
BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
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
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
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
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
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
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 III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA
9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta
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
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
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 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
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 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
BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
PEMILIHAN VARIABEL DAN REDUKSI DIMENSI DALAM REGRESI NONPARAMETRIK BERDIMENSI BESAR
PEMILIHAN VARIABEL DAN REDUKSI DIMENSI DALAM REGRESI NONPARAMETRIK BERDIMENSI BESAR Eva Yat Sregar Dose Program Stud Peddka Matematka STKIP Tapaul Selata Jl. Suta Muammad Arf Kel. BatagAyum Jae Padagsdmpua
PENDEKATAN ESTIMATOR KERNEL UNTUK ESTIMASI DENSITAS MULUS
J. Pjar MIPA Vol. V No. September : 8-85 ISSN 97-7 PENDEATAN ESTIMATOR ERNEL UNTU ESTIMASI DENSITAS MULUS Lala Hayat Program Std Peddka Matematka PMIPA FIP Uverstas Mataram Jl. Majapat No. 6 Mataram 835
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
PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN
PENAKI AIO UNTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDEHANA MENGGUNAKAN KOEFIIEN VAIAI DAN MEDIAN sk ahmada *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da
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
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
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
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
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
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 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
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
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
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
TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
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 II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
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
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
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
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
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
STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
; θ ) dengan parameter θ,
Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas
Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &
Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc ([email protected] & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,
PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT
PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT SKRIPSI Dsusu Oleh : Yudh Cadra JE 003 66 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 009
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
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
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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
PEMODELAN DATA INFLASI INDONESIA PADA SEKTOR TRANSPORTASI, KOMUNIKASI, DAN JASA KEUANGAN MENGGUNAKAN METODE KERNEL DAN SPLINE. Suparti 1 dan Tarno 2
Pemodela Data (Supart) PEMODELAN DATA INFLASI INDONESIA PADA SEKTOR TRANSPORTASI, KOMUNIKASI, DAN JASA KEUANGAN MENGGUNAKAN METODE KERNEL DAN SPLINE Supart 1 da Taro 2 1 Staf Jurusa Statstka FSM UNDIP,
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
Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug
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
ANALISIS DATA INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL REGRESI POLINOMIAL LOKAL
IdoMS Joural o Statstcs Vol., No. 1 (014), Page 65-78 ANALISIS DATA INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL REGRESI POLINOMIAL LOKAL Supart 1, Bud Warsto, Moc Abdul Mukd 3 1,,3 Staf Jurusa Statstka, FSM,
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
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
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
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
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
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
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
Deret Taylor dan Analisis Galat
Deret Taylor da Aalss Galat Des : Adakata da semua turuaya,,,, meerus d dalam selag [a,b]. Msalka : o є[a,b], maka la-la d sektar o da є[a,b], dapat dperluas dekspas ke dalam deret Taylor :...!...! 1!
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 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
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
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,
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
SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 11 Latar Belakag Peelta yag dlakuka oleh Va der Pol pada sebuah tabug trode tertutup, yatu sebuah alat yag dguaka utuk megedalka arus lstrk dalam suatu srkut pada trasmtter da recever meghaslka
ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,
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
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