BAB II KAJIAN LITERATUR

dokumen-dokumen yang mirip
PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB III ISI. x 2. 2πσ

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

BAB II LANDASAN TEORI

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

Proses inferensi pada model logit Agus Rusgiyono. Abstracts

RELATIF EFISIENSI PENAKSIR MOMEN TERHADAP PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMATER BERDISTRIBUSI SEGITIGA. Haposan Sirait 1, Usman Malik 2 ABSTRAK

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

Bab II Teori Pendukung

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2. Tinjauan Teoritis

Penaksiran Parameter Model Regresi Polinomial Berkson Menggunakan Metode Minimum Distance

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

Penerapan Teori Limit Pusat Multivariat pada Pengendalian Proses Pelayanan di Poliklinik Rawat Jalan Rumah Sakit Umum Kardinah Tegal

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

III PEMBAHASAN. Karena vektor-vektor kolom X adalah bebas linear, maka L(ε) mempunyai n vektor eigen yang bebas linear. (Terbukti)

2.2.3 Ukuran Dispersi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI

PENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

BAB II LANDASAN TEORI. penulisan skripsi yaitu mengenai data panel, beberapa bentuk dan sifat

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

BAB II LANDASAN TEORI

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

; θ ) dengan parameter θ,

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1).

KONSISTENSI KOEFISIEN DETERMINASI SEBAGAI UKURAN KESESUAIAN MODEL PADA REGRESI ROBUST

Extra 4 Pengantar Teori Modul

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan

PENENTUAN MODEL KURVA PERTUMBUHAN PADA TULANG RAMUS

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

Pengajar: Dr. Agus M Soleh

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

REPRESENTASI BILANGAN FIBONACCI DALAM BENTUK KOMBINATORIAL

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

POWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

Muniya Alteza

Seminar Nasional Matematika HIMPUNAN KRITIS PADA GRAF CYCLE CATERPILLAR. Chairul Imron Jurusan Matematika ITS

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 2 LANDASAN TEORI

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

Transkripsi:

BAB II Kaja Lteratur 4 BAB II KAJIAN LITERATUR. Jarak Mahalaobs Megut artkel tetag jarak Mahalaobs dar htt://e.wkeda.org ada 8 Maret 008, jarak Mahalaobs adalah ukura jarak yag derkealka oleh Prasata Chadra Mahalaobs ada tahu 936, seorag lmuwa Ida. Jarak Mahalaobs ddasarka ada korelas atar varabel-varabel, khususya vers matrks kovaras. Dega demka, jarak berbeda dega jarak Eucldes. Jarak Eucldes atara dua vektor xy R, drumuska sebaga berkut. d ( x, y) ( x y ) + ( x y ) +.. + ( x y ) Euc Sedagka kuadrat jarak Mahalaobs atara dua vektor acak x da y, yag berdstrbus sama dega matrks kovaras, adalah d x y x y x y (, ) ( ) ( ) t M Jka matrks kovarasya adalah matrks dettas, maka jarak Mahalaobsya aka sama dega jarak Eucld, berkut embuktaya : d x y x y x y (, ) ( ) ( ) t M ( x yi ) ( x y) t ( x yix ) ( y) t ( x y)( x y) t

BAB II Kaja Lteratur 5 ( x y ) + ( x y ) +... + ( x y ) d (, ) Euc x y Da jka matrks kovarasya adalah matrks dagoal maka jarak Mahalaobs aka berua jarak Eucld yag terormalsaska. Msalka, σ 0 0 0 0 0 σ 0 0 0 0 0. 0 0 0 0 0. 0 0 0 0 0 σ Maka, d x y x y x y (, ) ( ) ( ) t M σ 0 0 0 0 0 σ 0 0 0 ( x y) 0 0. 0 0 ( x y ) 0 0 0. 0 0 0 0 0 σ t 0 0 0 0 σ 0 0 0 0 σ ( x y) ( x y ) 0 0. 0 0 0 0 0. 0 0 0 0 0 σ t ( x y ) ( x y ) ( x y) + +... + σ σ σ

BAB II Kaja Lteratur 6 ( x y ) σ Jarak mahalaobs juga daat dalkaska utuk masalah Qualtry cotrol (lhat d buku Itroducto to Statstcal Qualty Cotrol ) da masalah regresso dagostc (lhat d buku A Itroducto to Comutatoal Statstcs ). Begtu luasya egguaa jarak Mahalaobs daat djuma dalam lteratur tetag statstk multvarat. Dalam skrs jarak Mahalaobs aka dguaka utuk medeteks/memsahka data yag meruaka outler dar kelomok data yag buka outler. Dalam raktek, dtaksr berdasarka samel. Begtu ula dega mea oulas µ. Msalka S da X matrks kovaras da vekor rata-rata dar samel yag berukura da berdtrbus -varat. Jarak Mahalaobs atara dua aggota samel x da y adalah d x y x y S x y t S (, ) ( ) ( ) Khususya, jka y X, maka d x X x X S x X. Jarak Mahalaobs t M (, ) ( ) ( ) tdak robust karea X da S tdak robust. Megut dar buku karaga Rosseeuw da Leroy, berjudul Detecto outler ad robust regresso, eaksr arameter oulas dkataka robust jka la eaksr tersebut tdak degaruh oleh ada atau tdakya gaggua/outler. Jarak Mahalaobs yag robust, msalya, adalah jarak Mahalaobs yag dberka oleh FMCD atau MVV (lhat desertas Dah Er Herwdat da Mama A Djauhar tahu 005, A New Crtero Robust Estmator For Locato Ad Covarave Matrx, Ad Its Alcato For Outler Labelg ). Rumusa () adalah rumusa jarak mahalaobs, aakah rumusa daat dkataka sebaga jarak? Utuk mejawabya erlu dlakuka egeceka dega cara megecek aakah sfat sfat suatu jarak deuh oleh formula jarak mahalaobs.

BAB II Kaja Lteratur 7 Suatu formula dkataka jarak jka memeuh: xyk,, R, berlaku :. d( x, y) 0 da d( x, y) 0 x y. d( x, y) d( y, x) 3. d( x, y) d( x, k) + d( k, y) Aka dtujukka bahwa rumusa () meruaka jarak :. Sfat omer dar defs jarak deuh oleh rumusa () karea matrks kovaras adalah matrks sem deft ostf maka versya juga ast sem deft ostf sehgga jarak mahlaobs klask ast o egatve.. Sfat omer deuh oleh rumusa jarak mahalaobs berkut ejelasaya : d x y x y x y t (, ) ( ) * *( ) t ( y x) * *( ( y x) ) t ( ) * *( y x y x) d( y, x) 3. Sfat omer 3 (ketaksamaa segtga) deuh oleh rumusa jarak mahalaobs. Tada ketaksamaa bas mejad sama dega jka vector x, k da y collear (segars) Jad terbukt bahwa jarak mahalaobs adalah rumusa jarak.

BAB II Kaja Lteratur 8. Algortma metode jarak Mahalaobs klask x, x,.., x dega Dketahu hmua data A { } x R berdstrbus ormal (0, ) N I, berkut algortma metode jarak Mahalaobs klask jka dteraka ada data A. Htug vector rata-rata dar data, x ( a, a,..., a ) dega a j adalah eleme matrks data A bars ke da kolom ke j a j a j utuk Htug vector x x da trasosya yatu ( x utuk la,,, t x) dega x R Setelah tu htug matrks kovaras S dar hmua data A. I bsa dhtug dega megguaka rogram Matlab 7 yatu dega cara megetkka staks Scov(A) ke edtor m-fle. Kemuda htug la kuadrat jarak Mahalaobs utuk masg masg vector data yatu : d ( x, x) ( x x)* S *( x x) t utuk,,..., S Selajutya lot la kuadrat jarak Mahalaobs utuk dar sama d atas terhada deksya sedr yatu,,, Dar lot kuadrat jarak Mahalaobs bsa terlhat data ke beraa yag atut dcurga sebaga outler. Dar kaja lteratur daat dsmulka bahwa metode edeteksa outler berdasarka jarak Mahalaobs haya efektf utuk kehadra buah outler da dstrbus kuadrat jarak Mahalaobs bersfat eksak.

BAB II Kaja Lteratur 9.3 Dstrbus Kuadrat Jarak Mahalaobs Pada metode yag dlot adalah la kuadrat jarak Mahalaobs utuk seta data. Utuk meetuka data maa yag mejad outler, kta erlu meetuka terlebh dahulu ttk krts (cut-off) berdasarka dstrbus kuadrat jarak Mahalaobs. Johaa Hard da Davd M. Rocke dalam artkelya yag terbt ada Joural of Comutatoal ad Grahcal Statstcs, volume 4 halama 98 946 x, x,.., x utuk tahu 005, megataka bahwa jka dberka data { } x R berdstrbus ormal multvarat, maka ( ) d (, ) S x x ~ ( ) Beta(, ). Dega kata la, kuadrat jarak Mahalaobs klask memuya dstrbus eksak d ( x, x ) ~ S ( ) ( ) Beta(, ) Dar s kta eroleh mea da varasya, d S ( x, x) E da d S ( x, x) ( ) var ( + ) Bukt. Jka dberka X varabel acak berdstrbus Beta dega arameter α da β maka E[ X] α α + β αβ ( α + β + )( α + β) da var[ X ] (lhat d buku Itroducto to Mathematcal Statstcs 6 th edto karaga Hogg ad Crag) sehgga : ds ( x, x) / E ( ) / + ( )/

BAB II Kaja Lteratur 0 / ( )/ ds ( x, x) ( ) E ( ) d S ( x, x) E ( ) ds ( x, x) ( /)( )/ var ( ) ( / + ( )/+ )( / + ( )/) ( )/4 (( + ) / )(( ) / ) ( ) ( + )( ) ds ( x, x) ( ) ( ) ( + ) ( ) var ds ( x, x) ( ) var ( ) ( ) ( + ) d S ( x, x) ( ) var ( ) ( + ) Kuadrat jarak Mahalaobs klask juga daat ddekat oleh dstrbus chsquare dega arameter.

BAB II Kaja Lteratur.4 Ttk krts (cut-off) Berdasarka dstrbus kuadrat jarak Mahalaobs d atas, maka ttk krts (cut-off) ada eguja kehadra outler daat dtetuka. Msalka kesalaha te I yag dgka adalah α. Jad, α adalah robabltas bahwa data yag buka outler terdeteks sebaga outler. Maka ttk krtsya adalah, ( ) ( ) cut _ off * Beta( α,, ) d maa ( ) Beta( α,, ) adalah kuatl ke (-α ) dar dstrbus beta ( ) dega arameter da, adalah bayakya data, da adalah bayakya varable. Utuk α 5%, maka ( ) ( ) cut _ off * Beta(0.95,, ).