PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN LINEAR SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PENDAHULUAN
|
|
- Herman Darmadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN LINEAR SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI Abstrat I tis mausript, estimatio of te periodi ompoet of itesity avig form periodi futio multiplied by te liear tred of a o omogeeous Poisso proess is disussed. Te estimator is ostruted usig a sigle realizatio of te Poisso proess observed i te iterval 0,. It is assumed tat te period of te periodi ompoet is kow. Te overgee of te Mea Square Error (MSE) of te estimator as bee proved. I additio, asymptoti approximatios to te bias, variae, ad Mea Square Error (MSE) of te estimator ave bee proved. A asymptoti optimal badwidt is also give. Keywords : osistet estimator, itesity futio, mea squared error, periodi Poisso proesses. PENDAHULUAN Latar Belakag Terdapat bayak permasalaa dalam keidupa seari-ari yag dapat dimodelka dega suatu proses stokastik. Permasalaa tersebut misalya proses kedataga pelagga ke suatu pusat layaa (bak, kator, supermarket, da sebagaiya), proses kedataga peggua lie telepo dega periode satu ari atau juga bayakya kedaraa yag melewati suatu jala raya pada suatu iterval waktu tertetu yag aya bisa diamati sekali. Utuk itu, proses stokastik mempuyai peraa ukup petig dalam berbagai bidag dalam keidupa seari-ari. Proses stokastik ada dua yaitu proses stokastik dega waktu diskret da proses stokastik dega waktu kotiu. Sala satu betuk kusus dari proses stokastik dega waktu kotiu adala proses Poisso periodik. Proses Poisso periodik adala suatu proses Poisso dega fugsi itesitas berupa fugsi periodik. Coto dalam keidupa seari-ari yag dapat dimodelka dega proses stokastik misalya proses kedataga asaba ke suatu bak dalam periode satu ari. Fugsi itesitas lokal λ(s) pada proses tersebut meyataka laju kedataga asaba pada waktu s. Pada umumya fugsi itesitas tidak Maasiswa Program Sarjaa, Departeme Matematika, Fakultas Ilmu Pegetaua Alam, Jala Merati Kampus IPB Dramaga Bogor, Departeme Matematika, Fakultas Ilmu Pegetaua Alam, Jala Merati Kampus IPB Dramaga Bogor, 6680.
2 50 W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI diketaui tetapi bayak yag periodeya diketaui yaitu τ. Utuk meyusu peduga yag kosiste, diperluka bayak data. Diasumsika fugsi itesitas tersebut adala fugsi periodik agar data pegamata di berbagai selag waktu yag berbeda dapat diguaka utuk meduga fugsi itesitas pada suatu titik s. Fugsi itesitas pada ari berikutya dapat diprediksi dega megguaka proses Poisso periodik. Pada umumya betuk fugsi itesitas pada ari ii da ari berikutya ampir sama. Sedagka jika pada ari berikutya jumla asabaya bertamba, maka fugsi itesitas aka lebi besar dibadig ari sebelumya. Ada beberapa feomea yag kurag ook dimodelka dega proses Poisso periodik tapa memperitugka suatu tre. Utuk itu, fugsi itesitasya perlu megakomodasi adaya suatu tre. Pada kajia ii dibatasi pada fugsi itesitas yag berbetuk fugsi periodik kali tre liear. Seigga karya ilmia ii megkaji peduga fugsi itesitas yag berbetuk fugsi periodik kali tre liear suatu proses Poisso o-omoge. Tujua Tujua peulisa karya ilmia ii adala utuk: (i) Meetuka perumusa peduga kompoe periodik fugsi itesitas yag berbetuk fugsi periodik kali tre liear suatu proses Poisso o-omoge serta membuktika kekosistea pedugaya. (ii) Meetuka aproksimasi asimtotik bagi bias peduga. (iii)meetuka aproksimasi asimtotik bagi ragam peduga. (iv) Meetuka aproksimasi asimtotik bagi MSE peduga. (v) Meetuka badwidt optimal asimtotik utuk peduga yag dikaji. PERUMUSAN PENDUGA Perumusa Masala Misalka N adala proses Poisso o-omoge pada iterval [0, ) dega fugsi itesitas λ yag tidak diketaui. Fugsi itesitas λ diasumsika teritegralka lokal da merupaka asil kali dari dua kompoe yaitu kompoe periodik atau kompoe siklik λ dega periode τ (diketaui) dikalika kompoe tre liear as. Kostata a merupaka kemiriga dari tre liear dimaa a > 0. Dega demikia, utuk sebarag titik s 0,, fugsi itesitas λ(s) dapat diyataka sebagai berikut * s s as dega λ (s) adala fugsi periodik dega periode τ. Persamaa () juga dapat ditulis mejadi ()
3 JMA, VOL., NO., JULI 03, dega aλ (s) adala fugsi periodik. Misalka λ s = aλ s, maka persamaa () dapat ditulis mejadi s s s. (3) Karea λ adala fugsi periodik dega periode τ da a > 0 adala kostata, maka adala fugsi periodik dega periode τ seigga persamaa berlaku utuk setiap s [0, ) da k Z, dega Z adala impua bilaga bulat. Berdasarka persamaa (3), utuk meduga λ(s) ukup diduga λ s. Karea λ (s) adala fugsi periodik dega periode τ, maka utuk meduga λ (s) pada s [0, ) ukup diduga ilai λ (s) pada s 0, τ. Tujua dari peulisa karya ilmia ii adala mempelajari peyusua peduga kosiste bagi λ (s) utuk s [0, τ) dega megguaka realisasi tuggal N(ω) dari proses Poisso yag diamati pada iterval 0,. Diasumsika bawa s adala titik Lebesque dari λ, yag seara otomatis berarti bawa s adala titik Lebesque dari λ. Perumusa Peduga Peduga bagi λ (s) pada titik s 0, τ dapat dirumuska sebagai berikut, 0, ˆ N s k s k, s (5) k0 ( s k ) dega N([0, ]) meyataka bayak kejadia pada iterval 0,, k merupaka suatu bilaga bulat da adala barisa bilaga real positif yag koverge meuju ol yaitu 0 (6) utuk. Pada peduga di atas disebut badwidt. Berikut diuraika ide tetag pembetuka dari peduga λ, (s) bagi λ (s). Meurut persamaa (3) da (4) diperole s k s s k. (7) ( s k ) Maka rata-rata ilai yag diduga: s * s k ( s k ) k0 dega τ = meyataka bilaga bulat terbesar yag lebi keil atau sama τ dega. Dari persamaa (8) diperole τ s s a s s k s () (4) (8)
4 5 W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI s s k ( s k ) k 0 sk. k 0 ( s k ) Utuk melakuka pedekata teradap persamaa (9) diperluka asumsi bawa s adala titik Lebesque bagi λ da asumsi (6) terpeui, seigga persamaa (9) mejadi s s k k 0 ( s k ) ( s k ) [ s k, s k ] k 0 sk k 0 ( s k ) sk E N([ s k, s k ] [0, ]). ( x) I( x [0, ]) dx Dega meggati E N([ s k, s k ] [0, ]) N([ s k, s k ] [0, ]) yag merupaka padaa stokastikya, maka dapat diaproksimasi N([ s k, s k ] [0, ]) ( s). k0 ( s k ) Seigga diperole peduga bagi λ (s) adala ˆ, s N([ s k, s k ] [ o, ]), k0 ( s k ) seperti pada persamaa (5). (9) KEKONVERGENAN MSE PENDUGA Teorema (Kekovergea MSE peduga). Misalka fugsi itesitas λ memeui persamaa (3) da teritegralka lokal. Jika asumsi (6) dipeui da, maka MSE ˆ s 0 (0), utuk, asalka s adala titik Lebesgue bagi λ. Bukti. Berdasarka defiisi MSE, Teorema merupaka akibat dari dua lema berikut, yaitu Lema megeai ketakbiasa asimtotik da Lema megeai kekovergea ragam. Lema (Ketakbiasa asimtotik). Misalka fugsi itesitas λ memeui persamaa (3) da teritegralka lokal. Jika asumsi (6) dipeui maka
5 JMA, VOL., NO., JULI 03, ˆ, s s E () utuk, asalka s adala titik Lebesgue bagi λ.. Dega kata lai λ, (s) adala peduga tak bias asimtotik bagi λ s. Bukti. Utuk membuktika persamaa () aka diperliatka bawa lim E ˆ ( s) ( s). () Utuk meyelesaika persamaa () dapat diperole dega ara sebagai berikut ˆ E, ( s) E N([ s k, s k ] [0, ]). (3) k0 s k Karea tidak megadug ideks k, maka persamaa (3) dapat ditulis mejadi ˆ, k0 s k, E ( s) E N([ s k, s k ] [0, ]). (4) Nilai arapa EN( s + kτ, s + kτ + ) pada persamaa (4) dapat diuraika mejadi Misalka E N([ s k, s k ] [0, ]) x I( x [0, ]) dx. (5) sk sk y = x s + kτ, dy = dx, x = y + s + kτ. Maka pada persamaa (5) dilakuka pergatia peuba seigga diperole E N([ s k, s k ] [0, ]) y s k I( y s k [0, ]) dy. (6) Dega berpedoma pada persamaa (7), maka persamaa (6) dapat diuba mejadi E N([ s k, s k ] [0, ]) y s k y s k I ( y s k [0, ]) dy. (7) Berdasarka sifat keperiodika pada persamaa (4), maka persamaa (7) dapat ditulis mejadi (8) E N([ s k, s k ] [0, ]) y s y s k I( y s k [0, ]) dy. Kemudia persamaa (8) disubstitusika kembali ke persamaa (4) seigga diperole ˆ, k0 s k E ( s) y s y s k I( y s k [0, ]) dy. Lalu usur yag memiliki ideks k dikelompokka seigga diperole
6 54 W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI ( y s k ) I( y s k [0, ]) O () (9) k0 ( s k) Karea y = O( ) 0, jika, maka ( ) E ˆ y s k, ( s) ( y s) I( y s k [0, ]) dy. (0) k 0 ( s k ) utuk semua y,. Dari persamaa (0), maka persamaa (9) dapat ditulis sebagai E ˆ, ( s) ( y s) O() dy. () Dega melakuka operasi perkalia pada ruas kaa, maka diperole ˆ, E ( s) y s dy O y s dy. () Suku pertama pada ruas kaa dari persamaa () dapat ditulis mejadi y s ( s) ( s) dy y s ( s) dy ( s) dy. Utuk meujukka bawa suku pertama dari persamaa (3) adala koverge ke ol, aka diguaka ilai yag lebi besar, yaitu (3) y s ( s) dy. (4) Berdasarka asumsi (6) da dega asumsi bawa s adala titik Lebesgue bagi λ, maka kuatitas pada persamaa (4) koverge ke ol, jika, atau dapat juga ditulis o. Sedagka suku kedua persamaa (3) adala ( s) dy ( s) dy ( s) y ( s) ( ) ( s). Dega meggabugka asil yag diperole, maka ( y s) ( s) dy ( s) dy ( s) o,
7 JMA, VOL., NO., JULI 03, jika. Dega demikia, diperole bawa suku pertama pada ruas kaa persamaa () adala y sdy ( s) o (5) utuk. Sedagka suku kedua pada ruas kaa persamaa () mejadi O y s dy O s o ( ) () O o, utuk. Dega mesubstitusika asil yag diperole dari suku pertama da suku kedua di atas maka diperole E ˆ ( s ) s o (6), utuk. Dega demikia Lema terbukti. Lema (Kekovergea ragam). Misalka fugsi itesitas λ memeui persamaa (3) da teritegralka lokal. Jika asumsi (6) dipeui, λ terbatas di sekitar s da, maka Var ˆ s 0 (7) utuk., Bukti. Karea 0 jika, maka utuk ilai yag ukup besar, iterval s k, s k da s j, s j utuk k j tidak tumpag tidi atau tidak overlap. Akibatya, berdasarka sifat ikreme bebas N s k, s k dari proses Poisso (Defiisi (5), diperole bawa da N s j, s j utuk k j adala peuba aak bebas. Seigga Var(λ, (s)) dapat ditetuka sebagai berikut ˆ Var, s Var N s k, 0, s k k 0 4 s k (8) Var( N[ s k, ] [0, ]). s k 4 k0 ( s k ) Karea N s + kτ, s + kτ + [0, ] ~ Poisso, maka Var N = EN seigga persamaa (8) mejadi ˆ Var, s E ([, ]) [0, ]). N s k s k (9) 4 k0 s k Dari persamaa (8) utuk sebarag k, kita bisa tuliska
8 56 W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI E N([ s k, s k ] [0, ]) y s y s k I( y s k [0, ]) dy. Dega demikia persamaa (9) dapat ditulis mejadi Var ˆ, s y s y s k I ( y s k [0, ]) dy. (30) 4 k0 s k Dega megelompoka usur yag memiliki ideks k, persamaa (30) dapat ditulis mejadi ˆ y s k Var, s y s I( y s k [0, ]) dy k0 s k (3) Peratika bawa, karea y s k I y s k [0, ] l( ) O(), (3) k0 s k maka persamaa (3) mejadi ˆ Var, s y sl( ) O() dy. (33) Karea λ terbatas di sekitar s, maka ada kostata K seigga λ K utuk semua x s, s +. Maka ruas kaa persamaa (33) tidak melebii τ K(l + O ) dy = jika. Dega demikia Lema terbukti. Berdasarka kedua lema tersebut, yaitu (i) Lema (ketakbiasa asimtotik) ˆ, s s, jika, maka ˆ s s E, E 0 (ii) Lema (kekovergea ragam) Var ˆ s 0, jika,, τ Kl + o = τ K l() + o 0 maka defiisi MSE aka diperole, yaitu sebagai berikut MSE ˆ s Var ˆ s Bias ˆ s 0,,, utuk. Dega demikia Teorema terbukti.
9 JMA, VOL., NO., JULI 03, APROKSIMASI ASIMTOTIK BAGI BIAS, RAGAM DAN MSE PENDUGA Teorema (Aproksimasi asimtotik bagi bias). Misalka fugsi itesitas λ memeui persamaa (3) da teritegralka lokal. Jika asumsi (6) dipeui, da λ memiliki turua kedua berigga pada s, maka utuk. E ˆ, " s s s o (34) 6 Bukti. Berdasarka bukti Lema megeai ketakbiasa asimtotik, maka ilai arapa dari λ, (s) dapat dituliska sebagai berikut ˆ, k0 s k E ( s) EN([ s k, s k ] [0, ]). Berdasarka persamaa (9), maka diperole ˆ y s k E, ( s) y s I( y s k [0, ]) dy. (35) k0 s k Diperluka asumsi λ memiliki turua yag terigga di s maka ada da kotiu pada s, megakibatka λ memiliki ilai yag terbatas di sekitar s. Dega Formula Youg (Lema ), maka diperole ( k ) s k x s x s o x s k0 k! utuk x s, atau bila diuraika mejadi s s x s x s x s o x s!! (36) utuk x s. Misalka x = y + s, maka persamaa (36) dapat ditulis mejadi s s y s s y y o y!! utuk x 0. Seigga dapat diyataka s s y s dy s y y o y!! dy s s s y dy y dy o y dy 4
10 58 W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI s s 3 s y y o( ) 4 3 s s s s y sdy s o s o( ) s o 6 utuk. Karea meurut persamaa (0) ( y s k ) I( y s k [0, ]) O () k0 ( s k) maka persamaa (35) aka mejadi ˆ s E, ( s) s o O() 6 s s o 6 O s s o O 6 s = s o 6 utuk. Dega demikia Teorema terbukti. Teorema 3 (Aproksimasi asimtotik bagi ragam). Misalka fugsi itesitas memeui persamaa (3) da teritegralka lokal. Jika asumsi (6) dipeui, terbatas di sekitar s da, maka utuk., ˆ s l( ) l( ) Var s o Bukti. Berdasarka bukti dari Lema 5 (kekovergea ragam), maka ragam dari ˆ, s dapat ditulis seperti pada persamaa (3) ˆ y s k Var, s y s I( y s k [0, ]) dy (3) k0 s k Peratika persamaa (3) y s k I y s k [0, ] l( ) O(). (3) k0 s k Maka persamaa (3) mejadi ( )
11 JMA, VOL., NO., JULI 03, ˆ Var, s y sl( ) O() dy. (33) Dari persamaa (33) kita mempuyai y sdy y s s sdy y s sdy sdy. (38) Utuk meujukka bawa suku pertama dari persamaa (38) adala koverge ke ol, aka diguaka ilai yag lebi besar, yaitu y s s dy. (39) Berdasarka asumsi (6) da dega asumsi bawa s adala titik Lebesgue bagi λ, maka kuatitas pada (39) aka meuju ol jika, atau dapat juga ditulis o. Sedagka suku kedua persamaa (38) adala s dy Dega meggabugka asil yag diperole, maka s y sdy s o Dega demikia meurut persamaa (5) maka persamaa (33) dapat ditulis mejadi ˆ Var s s o l( ) O(), s.. o l( ) O() s l( ) l( ) o utuk. Dega demikia Terorema 3 terbukti. (40) Teorema 4 (Aproksimasi asimtotik bagi MSE). Misalka fugsi itesitas λ memeui persamaa (3) da teritegralka lokal. Jika asumsi (6) dipeui bagi λ da memiliki turua kedua λ " berigga pada s, maka utuk. s '' s 4 4, 36 MSE ˆ s o o (4) Bukti. Berdasarka defiisi MSE, maka
12 60 W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI MSE ˆ s Var ˆ s bias ˆ s (4),,, ˆ () s, s s o dega bias ˆ s E ˆ s s. Pada persamaa (34) diperole,, E ( ) ( ) ( ) 6 '' ˆ s bias, s ( s) o ( s) 6 '' s o 6 Berdasarka Teorema 3 diperole ˆ sl( ) l( ) Var, s o. Seigga ruas kaa (4) dapat ditulis mejadi '' ˆ s l( ) l( ) s MSE, () s o o 6 '' s '' s l( ) 4 l( ) s 4 o o o 36 3 utuk. Karea λ mempuyai turua kedua berigga pada s, maka s 4 O, akibatya suku kedua pada ruas kaa persamaa (43) berilai o 3 utuk, seigga diperole persamaa (37). Dega demikia Teorema 4 terbukti. PENENTUAN BANDWIDTH OPTIMAL ASIMTOTIK (43) Ukura terbaik dari suatu peduga relatif teradap kesalaaya adala peduga dega MSE yag berilai miimum. Misalka M( ) yag merupaka fugsi dari, meyataka suku utama dari MSE ˆ, s, yaitu s l( ) s 4 M. 36 Dapat diperole ilai yag memiimumka M( ) utuk tetap, dega membuat turua pertama M( ) sama dega ol, seigga diperole
13 JMA, VOL., NO., JULI 03, M s l( ) 9 s s l( ) s s l( ) s s s 9 l( ) s s 9 l( ) s 5 l( ) s Selajutya aka diperiksa apaka yag diperole memiimumka M( ) dega memeriksa turua kedua M( ), yaitu s l( ) s M Tela kita ketaui bawa ilai dari 0 3 3, s 0, s 0, 0, da adala badwidt yag berilai positif, seigga M 0. Dega demikia, yag diperole memiimumka M( ). Seigga ilai badwidt yag optimal adala 5 * 9 s. 5 l( ) s Turua pertama sama dega ol M 0 da turua kedua berilai positif M 0 maka memeui syarat miimum. Karea () s tidak diketaui, seigga badwidt di atas bersifat asimtotik. DAFTAR PUSTAKA [] Browder A Matematial Aalysis: A Itrodutio. Spriger. New York. [] Casella G, Berger RL Statistial Iferee. Ed. ke-. Wadswort & Brooks/Cole. Pasivi Grove. Califoria. [3] Cressie NA. C.993. Statisti for Spotial Data.Revised Editio. Wiley. New York. [4] Dudley RM Real Aalysis ad Probability. Wadswort & Brooks. Califoria. [5] Grimmett GR, Stirzaker DR. 99. Probability ad Radom Proesses. Ed. ke-. Claredo Press. Oxford.
14 6 W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI [6] Hogg RV, Graig AT, MaKea, JW.995. Itrodutio to Matematial Statisti. Ed. ke-6. Pretie Hall, Eglewood Cliffs. New Jersey. [7] Magku IW. 00. Estimatig te Itesity of a Cyli Poisso Proess (P.D.Tesis). Uiversity of Amsterdam. Amsterdam. [8] Ross SM Itrodutio to Probability Model. Ed. ke-9. Aademi Press I. Orlado. Florida. [9] Serflig RJ Approximatio Teorems of Matematial Statisti. Jo Wiley & Sos. New York. [0] Taylor HM, Karli S A Itrodutio to Stoastis Modellig. Aademi Press I. Orlado. Florida. [] Weede RL, Zygmud A Measure ad Itegral: A Itrodutio to Real Aalysis. Marel Dekker, I. New York.
BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA
BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA 3. Perumusa Peduga Misalka N adala proses Poisso o omoge pada iterval [, dega fugsi itesitas yag tidak diketaui. Fugsi ii diasumsika teritegralka
Lebih terperinciPENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PEPI RAMDANI
PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PEPI RAMDANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
Lebih terperinciBAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h
BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM 4.1 Peduga dega Kerel Seragam Pada bab ii diguaka peduga dega kerel eragam. Hal ii karea aya belum berail memperole ebara aimtotik dari
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Ruag Cotoh, Kejadia da Peluag Defiisi.1 (Ruag cotoh da kejadia) Suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak bisa diprediksi secara tepat tetapi
Lebih terperinciSEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN CASMAN
SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN CASMAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 0
Lebih terperinciKEKONSISTENAN PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK PERKALIAN FUNGSI PERIODIK DENGAN TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN
EONSISTENAN PENDUGA OMPONEN PERIODI FUNGSI INTENSITAS BERBENTU PERALIAN FUNGSI PERIODI DENGAN TREN UADRATI PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN TASLIM SEOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 0 PERNYATAAN
Lebih terperinciESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
JMP : Vol. 8 No., Des. 016, al. 33-40 ISSN 085-1456 ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI Novita Eka Cadra Uiversitas Islam Darul Ulum Lamoga ovitaekacadra@gmail.com Masriai Mayuddi Uiversitas
Lebih terperinciHUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI
Lebih terperinciOleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal
BAB. Limit Fugsi Ole : Bambag Supraptoo, M.Si. Referesi : Kalkulus Edisi 9 Jilid (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal 56 - Defiisi: Pegertia presisi tetag it Megataka bawa f ( ) L berarti bawa utuk tiap yag
Lebih terperinciPENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR WALIDATUSH SHOLIHAH G
PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR WALIDATUSH SHOLIHAH G54338 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciIII. HASIL DAN PEMBAHASAN
III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Perumusan Masalah Misalkan adalah proses Poisson nonhomogen pada interval dengan fungsi intensitas yang tidak diketahui. Fungsi intensitas diasumsikan terintegralkan lokal
Lebih terperinciDeret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul Deret Fourier Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDAHULUAN ada modul ii dibahas masalah ekspasi deret Fourier Sius osius utuk suatu fugsi periodik ataupu yag diaggap periodik, da dibahas pula trasformasi
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.
BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciKEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MUKTI RAHAYU G
KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MUKTI RAHAYU G540409 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinci2 BARISAN BILANGAN REAL
2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)
BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha
Lebih terperinciHendra Gunawan. 12 Februari 2014
MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg
Lebih terperinciStatistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
Lebih terperinciB A B 7 DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK
8 B A B 7 DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK A. D I F E R E N S I A S I N U M E R I K Misal diberika set data Diketaui set data (, ), (, ), (, ),., (, ) ag memeui relasi = f() Aka ditetuka d/d dalam iterval,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciEMPAT CARA UNTUK MENENTUKAN NILAI INTEGRAL POISSON., Sri Gemawati 2, Agusni 2. Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2
EMPAT CARA UNTUK MENENTUKAN NLA NTEGRAL POSSON Novrialma *, Sri Gemawati, Agusi Mahasiswa Program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da lmu Pegetahua Alam Uiversitas Riau Kampus
Lebih terperinciProgram Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret
Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut
Lebih terperincioleh hasil kali Jika dan keduanya fungsi yang dapat didiferensialkan, maka
Itegral etu Jika fugsi kotiu yag didefiisika utuk, kita bagi selag mejadi selag bagia berlebar sama Misalka berupa titik ujug selag bagia ii da pilih titik sampel di dalam selag bagia ii, sehigga terletak
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 1 Latar belakag Model pertumbuha Solow-Swa (the Solow-Swa growth model) atau disebut juga model eoklasik (the eo-classical model) pertama kali dikembagka pada tahu 195 oleh Robert Solow da
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciMETODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER
Vol.1 No.1 (16) Hal. 38-45 METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER Siar Ismaya, Yui Yulida *, Na imah Hijriati Program Studi Matematika Fakultas MIPA
Lebih terperinciBarisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1
Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga
Lebih terperinciHimpunan/Selang Kekonvergenan
oki eswa (fmipa-itb) Deret Pagkat Kita aka mempelajari beberapa tehik utuk meyajika suatu fugsi f (x) dalam betuk deret pagkat (power series), yaitu meetuka derat pagkat c (x a) sehigga f (x) = c (x a)
Lebih terperinciTURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada.
3 TURUNAN FUNGSI 3. Pegertia Turua Fugsi Defiisi Turua fugsi f adala fugsi f yag ilaiya di c adala f c f c f c 0 asalka it ii ada. Coto Jika f 3 + +4, maka turua f di adala f f f 0 3 4 3.. 4 0 34 4 4 4
Lebih terperinciBAB 3 REVIEW SIFAT-SIFAT STATISTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK
BAB 3 REVIEW SIFAT-SIFAT STATISTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK 3. Perumusan Penduga Misalkan N adalah proses Poisson non-homogen pada interval 0, dengan fungsi intensitas yang tidak diketahui. Fungsi intensitas
Lebih terperinciREGRESI KERNEL DENGAN METODE NADARAYA WATSON. Oleh : Esty
REGRESI KERNEL DENGAN METODE NADARAYA WATSON REGRESI KERNEL DENGAN METODE NADARAYA WATSON Ole : SKRIPSI Diajuka Kepada Fakultas Matematika da Ilmu Pegetaua Alam Uiversitas Negeri Yogyakarta Utuk Memeui
Lebih terperincih h h n 2! 3! n! h h h 2! 3! n!
Dieresiasi Numerik Sala satu perituga kalkulus yag serig diguaka adala turua/ dieresial. Coto pegguaa dieresial adala utuk meetuka ilai optimum (maksimum atau miimum) suatu ugsi y x mesyaratka ilai turua
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciPENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI
PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI Nadya Zulfa Negsih, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika
Lebih terperinci(T.8) SEBARAN ATIMTOTIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT
(T.8) SEBARAN ATIMTOTIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT Ro fah Nur Rachmawati Universitas Bina Nusantara Jl. K.H. Syahdan No. 9 Palmerah Jakarta Barat 11480 rrachmawati@binus.edu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT
Jural Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 12 22 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT ENIVA RAMADANI
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1
BARISAN DAN DERET 05//06 Matematika Tekik BARISAN Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 05//06 Matematika Tekik Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka
Lebih terperinciAji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru
Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika
Lebih terperinciBAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada
8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia
Lebih terperinciBAB V PENUTUP. Berdasarkan pembahasan pada bab-bab sebelumnnya baik secara matematis maupun dalam studi kasus, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
BAB V PENUTUP 5. Kesimpula Berdasarka pembaasa pada bab-bab sebelumya baik secara matematis maupu dalam studi kasus, diperole kesimpula sebagai berikut:. Dari asil studi kasus pada 74 sugai di Idoesia
Lebih terperinciLIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n
LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciMA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan
MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2016/2017 3 Februari 2017 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg Batas
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciBARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA
BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { } adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila.. maka fugsi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi 2.1.1. Pegertia Optimasi Optimasi (Optimizatio) adalah aktivitas utuk medapatka hasil terbaik di bawah keadaa yag diberika. Tujua akhir dari semua aktivitas tersebut
Lebih terperinciMETODE NUMERIK UNTUK SIMULASI. Pemodelan & Simulasi TM09
METODE NUMERIK UNTUK SIMULASI Pemodela & Simulasi TM09 Metode Numerik ( Metode umerik dpt diklasiikasika mjd:. Metode satu-lagka atau sigle-step. Metode multistep Metode sigle-step Pada metode ii, utuk
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciTEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL
Jural UJMC, Volume 3, Nomor, Hal. - 6 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL Guawa Uiversitas Muhammadiyah Purwokerto, gu.oge@gmail.com Abstract This paper aims at describig
Lebih terperinciTEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian
TEORI ANTRIAN Teori atria merupaka studi matematis megeai atria atau waitig lies yag di dalamya disediaka beberapa alteratif model matematika yag dapat diguaka utuk meetuka beberapa karakteristik da optimasi
Lebih terperinciPEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA B 1/4 (K) Malahayati
Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol. 07, No.01, (2013), Hal. 33 44 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA B 1/4 (K) Malahayati Program Studi Matematika Fakultas Sais da Tekologi UIN Sua Kalijaga Yogyakarta
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT
Buleti Ilmiah Math. Stat. da Terapaya (Bimaster) Volume 02, No. 1(2013), hal 1-6. PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Demag, Helmi, Evi Noviai INTISARI Permasalaha di bidag tekik
Lebih terperinciPENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT
Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
Lebih terperinciBAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET
Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...
Lebih terperinciMETODE ADAMS-BASHFORTH-MOULTON DALAM PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL NON LINEAR
Buleti Ilmia Mat. Stat. da Terapaa (Bimaster) Volume 0, No. (0), al 07 6. METODE ADAMS-BASHFORTH-MOULTON DALAM PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL NON LINEAR Apriadi, Bau Priadoo, Evi Noviai INTISARI Metode
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciRange atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Lebih terperinciSEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA DARI FUNGSI INTENSITAS SUATU PROSES POISSON PERIODIK ZAENAL ARIFIN
SEBARAN ASIMTOTI PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN EDUA DARI FUNGSI INTENSITAS SUATU PROSES POISSON PERIODI ZAENAL ARIFIN SEOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS
Lebih terperinciPEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 71 75 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK SUCI SARI WAHYUNI,
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4)
3 II LANDASAN TEORI 2.1 Peubah Kompleks da Fugsi Kompleks Sebuah bilaga kompleks dapat diyataka dalam betuk z = x + jy, (2.1) dega x da y adalah bilaga-bilaga real da j = 1. Bilaga x disebut bagia real
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciKALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN
KALKULUS Dra. D. L. Crispia Pardede DEA. SARMAG TEKNIK MESIN KALKULUS - SILABUS. Deret Fourier.. Fugsi Periodik.2. Fugsi Geap da Gajil.3. Deret Trigoometri.. Betuk umum Deret Fourier.. Kodisi Dirichlet.6.
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT STATISTIKA PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK RATNA GALUH NIKEN PRAMARANI
SIFAT-SIFAT STATISTIKA PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK RATNA GALUH NIKEN PRAMARANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciKekeliruan dalam Perhitungan Numerik dan Selisih Terhingga Biasa
Modul 1 Kekelirua dalam Perhituga Numerik da Selisih Terhigga Biasa D PENDAHULUAN Dr. Wahyudi, M.Pd. i dalam pemakaia praktis, peyelesaia akhir yag diigika dari solusi suatu permasalaha (soal) dalam matematika
Lebih terperinciPERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3
PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde
Lebih terperinciStatistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram
Statistika Matematika Soal da embahasa M Samy Baladram Bab 4 Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios 41 Ekspektasi Fugsi Key oits Ṫeorema 411 Jika T
Lebih terperinci,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FKIP UNMUH PONOROGO SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER GENAP TA 03/04 Mata Ujia : Aalisis Real Tipe Soal : REGULER Dose : Dr. Jula HERNADI Waktu : 90 meit Hari, Taggal : Selasa,
Lebih terperinciPengantar Statistika Matematika II
Pegatar Statistika Matematika II Metode Evaluasi Atia Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia April 11, 2017 atiaahdika.com Pegguaa metode estimasi yag berbeda dapat meghasilka
Lebih terperinciKEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN PELUANG WAKTU TUNGGU PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR TITA ROBIAH AL ADAWIYAH
KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN PELUANG WAKTU TUNGGU PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR TITA ROBIAH AL ADAWIYAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciMETODE SIMPSON TERMODIFIKASI UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL VOLTERRA LINEAR JENIS KEDUA. Jonas Lodewyk H 1, Zulkarnain 2 ABSTRACT
METODE SIMPSON TERMODIFIKASI UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL VOLTERRA LINEAR JENIS KEDUA Joas Lodewyk H 1, Zulkarai 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinciKEKONVERGENAN BARISAN DI DALAM RUANG
KEKONVERGENAN BARISAN DI DALAM RUANG FUNGSI KONTINU C[a, b] Firdaus Ubaidillah 1, Soepara Darmawijaya, Ch. Rii Idrati 1 Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Gadjah Mada Yogyakarta e-mail: irdaus_u@yahoo.com
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 41-48, April 2003, ISSN : MATRIKS STOKASTIK GANDA DAN SIFAT-SIFATNYA
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No., 4-48, April 00, ISSN : 40-858 MATRIKS STOKASTIK GANDA DAN SIFAT-SIFATNYA Suryoto Jurusa Matematika F-MIPA Uiversas Dipoegoro Semarag Abstrak Suatu matriks tak
Lebih terperinciHALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.
Didowload dari ririez.blog.us.ac.id HALAMAN 36 37 5. Dega defiisi limit barisa buktika limit berikut ii : a. lim = 0 lim 1 2 + 3 = 0 > 0 h 1 = 2 + 3 0 = 1 2 + 3 1 2 1 2 1 2 < jadi terbukti bahwa lim =
Lebih terperinciBUKTI ALTERNATIF KONVERGENSI DERET PELL DAN PELL-LUCAS (ALTERNATIVE PROOF THE CONVERGENCE OF PELL AND PELL-LUCAS SERIES)
rosidig Semirata2015 bidag MIA BKS-TN Barat Uiversitas Tajugpura otiaak BUKTI ALTERNATIF KONVERGENSI DERET ELL DAN ELL-LUCAS (ALTERNATIVE ROOF THE CONVERGENCE OF ELL AND ELL-LUCAS SERIES) Baki Swita 1
Lebih terperinciBAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA
BAB VI BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { },,,,, adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila,,,..,
Lebih terperinciKEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI
KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA Fitriai Agustia, Math, UPI 1 Fiacial Derivative Opsi Mafaat Opsi Opsi Eropa Peetua Harga Opsi Kekovergea Model Biomial Fitriai Agustia, Math,
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciIII PERBANDINGAN MODEL-MODEL BINOMIAL. : harga saham : tingkat harapan pendapatan. yaitu
III PERBANDINGAN MODEL-MODEL BINOMIAL 3. Model Kotiu da Model Diskret Perkembaga Harga Saham Saham merupaka aset fiasial yag ilaiya berubah-ubah megikuti harga pasar, sehigga dalam jagka waktu tertetu
Lebih terperinciHendra Gunawan. 14 Februari 2014
MA20 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 203/204 4 Februari 204 Sasara Kuliah Hari Ii 9. Barisa Tak Terhigga Memeriksa kekovergea suatu barisa da, bila mugki, meghitug limitya 9.2 Deret Tak Terhigga
Lebih terperinciPENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MENGGUNAKAN METODE TIPE KERNEL
PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MENGGUNAKAN METODE TIPE KERNEL Ro fah Nur Rachmawati Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Binus University Jl.
Lebih terperinciSelang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan
Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa
Lebih terperinciGambar 1. Partisi P dari empat persegi panjang R = [a, b] x [c, d] adalah dua himpunan i i
INTEGAL LIPAT. Itegral Lipat Dua dalam Koordiat Kartesius Pada bagia ii, dipelajari itegral lipat dua dalam. Misalka diketahui dua iterval tertutup [a, b] da [c, d]. Hasil kali kartesius dari kedua iterval
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinci