PENGUJIAN INTERCEPT PADA UJI SATU ARAH MAKSIMUM UNTUK TESTS TERKAIT NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION

dokumen-dokumen yang mirip
PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

PROSIDING ISBN:

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1

Bab III Metoda Taguchi

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI

Pengenalan Pola. Regresi Linier

BAB 2 LANDASAN TEORI

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

IV. METODE PENELITIAN

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

REGRESI LINIER SEDERHANA

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

BAB III METODE PENELITIAN

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

BAB III METODE PENELITIAN

IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN VARIABEL INTERVENING

Taksiran Interval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisson Interval Estimate for The Average of Parameter Poisson Distribution

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

BAB III METODE PENELITIAN

TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

Penyelesaian Persamaan Non Linier

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

Tri Handhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Universitas Gunadarma Abstrak

KETEGARAN UJI-t TERHADAP KETIDAKNORMALAN DATA

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

PENERAPAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON

Yang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

BAB III METODE PENELITIAN

BUKTI ALTERNATIF KONVERGENSI DERET PELL DAN PELL-LUCAS (ALTERNATIVE PROOF THE CONVERGENCE OF PELL AND PELL-LUCAS SERIES)

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar

REGRESI LINIER GANDA

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

Modifikasi Statistik Uji-T pada Test Inferensia Mean Mereduksi Pengaruh Keasimetrikan Populasi Menggunakan Ekspansi Cornish-Fisher

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

A. Pengertian Hipotesis

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

BAB 3 METODE PENELITIAN

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas

Transkripsi:

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- PENGUJIAN INTERCEPT PADA UJI SATU ARAH MAKSIMUM UNTUK TESTS TERKAIT NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION Budi Pratiko da Arlida Widiaa Jurusa MIPA Matematika Usoed Purwokerto bpratikto@gmail.com Abstract This research studied testig the itercept for oe-side hypothesis (maximum) o a simple liear regressio of tests that related to o-sample prior iformatio (NSPI). The tests, amely urestricted test (UT), restricted test (), ad prelimiary-test test (PTT), are used. The maximum power ad miimum size are cosidered as a good test. A simulatio study is preseted for showig a graphically compariso of the tests. The result show that the NSPI did ot give a sigificat ifluece. It meas that the PTT was ot be a alterative choice betwee UT ad, but they still follow the cocept of the previous research. Keywords: Liear model, power, ad size.. Pedahulua Umumya iferesi statistics dilakuka megguaka data sampel. Iferesi statistik dapat berupa estimasi atau uji hipotesis. Kualitas estimator da pegujia hipotesis dapat ditigkatka megguaka o-sample prior iformatio (NSPI). NSPI adalah iformasi tetag parameter populasi yag tidak berhubuga dega data sampel. NSPI diperoleh dari sumber yag dapat dipercaya, misalya studi sebelumya atau pegetahua ahli atau pegalama dari para peeliti. Bacroft (944, 964) adalah peeliti pertama yag megguaka NSPI utuk estimasi parameter. Kemudia dilajutka oleh Bacroft da Ha (968) da Saleh (6), da lai-lai. Selajutya, Tamura (965), Saleh da Se (978, 98), serta Yuus da Kha (), megguaka NSPI utuk testig (pegujia) hipotesis pada kasus o parametrik. Setelah itu Pratiko () megguaka NSPI utuk testig hipotesis pada kasus parametrik. Peelitia ii adalah pegembaga peelitia sebelumya dari peelitia Pratiko () yag diterapka pada hipotesis yag berbeda, yaitu oe-side hypothesis (maximum). Pratiko () megkaji tests yag terkait dega NSPI, yaitu urestricted test (UT), restricted test (), da pre-test test (PTT), utuk testig oeside hypothesis (miimum). Pada kasus ii, peelitia difokuska utuk testig itercept pada model regresi liier sederhaa, Y X e, dimaa Y adalah respose, adalah parameter 77

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- itercept, adalah parameter slope, X adalah predictor, da e adalah error term yag berdistribusi ormal. Model regresi yag terkait pegujia ii adalah model regresi utuk kasus variasi tidak diketahui (ukow variace) sedemikia higga distribusi terkait adalah t da bivariate t distributio.. Power (kuasa) uji adalah peluag meolak hipotesis ol ( H ) ketika ilai parameter yag sebearya terletak pada alterative hypotesis (H ), sedagka size (ukura) uji adalah ilai power ketika ilai parameter yag sebearya terletak pada H. Selajutya, tests ( UT,, PTT) yag memiliki ilai power maksimum da size miimum diguaka sebagai metode uji yag releva/terbaik. Software R diguaka utuk meggambarka grafik UT, da PTT yag diguaka sebagai graphically aalisis. Pada bagia, dipresetasika proposed tests da modifikasi tests beserta distribusi samplig yag meyertaiya. Power da size dipaparka pada bagia 3. Bagia 4, meggambarka simulasi studi da plot UT,, da PTT. Kemudia, kesimpula da sara diberika di bagia 5.. Proposed Tests.. UT Megacu pada Pratiko (), test utuk kasus NSPI tidak terdapat dalam slope ( ), pada pegujia hipotesis satu arah (maksimum), H: versus H : T, adalah UT ˆ s ˆ s ˆ X S XX /, () s ˆ Yi Y atau akar dari mea square error (MSE) yag dega i merupaka estimator dari variasi eror model regresi liear sederhaa, da slope diestimasi dari data sampel. Test (statistik uji) Persamaa () megikuti distribusi ˆ Studet-t dega derajat bebas (-). Pada Persamaa () X s S XX / dihitug dari 78

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- data sampel. Meurut Pratiko (), kuasa da ukura PTT berdistribusi gabuga UT PT PT dari T, T da T, T. Kemudia, didefiiska hipotesis alteratif H, yaitu / K : b, b, λ. Dalam hal ii, λ,, b. Pada, da b Semetara itu, pada,. K sebagai ragkaia K ilai b H ilai b b da. Selajutya, didefiisika samplig statistik uji dari UT da distribusiya pada yaitu K, X dega k s. S UT UT X T T s S UT T, k xx XX ().. Jika NSPI terdapat pada slope (diketahui/fixed), yaitu b, maka test terkait NSPI yag diguaka adalah. Statistik uji utuk adalah T s s. (3) derajat bebas (-). Selajutya, pada K, y b da b statistik uji, dari diberika oleh T T T y. y b s X s X (4) 79

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387--.3. PTT Jika NSPI terdapat pada slope tetapi ucertai (diduga sebesar b ), maka uji terkait NSPI yag diguaka adalah PTT. Pada PTT didahului dega pre-test (PT), yaitu uji T H : = b vs H : b, sedemikia higga statistik uji PT adalah * * ˆ b ˆ b s s / S PT, (5) ˆ XX S X X da s Y Yˆ. Jika dega XX i i i i * H PT ditolak, maka guaka UT utuk meguji H karea UT berkorelasi dega PT, jika tidak demikia maka yag diguaka. Secara sama, Persamaa (.5) berdistribusi Studet-t dega derajat bebas (-). Secara jelas, bahwa PT da UT berkorelasi, sedagka PT da tidak berkorelasi, sehigga kemudia power da size dari PTT pada tigkat sigifikasi 3 diberika sebagai kombiasi dari kodisi tersebut (Pratiko, ). 3. Power ad Size 3.. UT Megacu Pratiko () da Persamaa (.), power UT pada tigkat sigifikasi, adalah UT PT t, K UT t UT PT t, k da size UT diberika sebagai UT t UT P T t H :, P T t. UT, (6) (7) 3.. Selajutya, dega megguaka cara yag sama seperti pada UT, utuk tigkat sigifikasi, maka diperoleh power ad size sebagai berikut. 8

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- λ PT t, K t P T t, b X X P T t,. s y s y (8) t P T t H :, X PT t,. sy (9) 3.3. PTT Megacu Pratiko () da kodisi UT da PT (berkorelasi) da da PT (tidak berkorelasi) sebagaimaa diyataka pada subbagia.3., maka power da size dari PTT pada tigkat sigifikasi 3 diberika sebagai λ PT t,, T t, PT t,, T t, PTT PT UT PT t 3 3 SXX m t3,, t, ; s k S X XX m t3,, t, ;. s s y SXX Pada Persamaa (), m t 3,, t, ; s k S X XX m t3,, t, ;, adalah probabiltas bivariat Studet-t s s y yag didefiisika dega da, ;, a a () PT UT PT UT () m a a f t t dt dt PT PT m a, a ; f t, t dt dt. () 3 a a3 da 8

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- UT PT Nilai koefisie korelasi atara T da T, adalah, da size dari PTT diyataka sebagai,, 3 P T a T a H P T a T a H PTT PT UT PT t m t t m t t X 3,,, ; 3,,, ;, s y dega a, a,da a 3 adalah bilaga riil. (3) 4. Simulatio Study Awal dari peelitia ii adalah aka meerapka pada data riil yag memeuhi testig oe-side hypothesis (maksimum), amu hal ii sulit dilakuka karea ketidak tersediaa yag cukup pada data riil yag memeuhi kodisi tersebut. Selajutya, peelitia ii difokuska pada data pembagkita dari R package 3.., dega, 5, ilai X i di geerate dari ormal mea da stadar deviasi 3 (tidak harus berdistribusi), da i dibagkitka dari distribusi ormal dega da variasi. 4. Power of the Tests Grafik utuk kuasa uji dari UT,, da PTT didasarka pada Persamaa utuk koefisie korelasi, da ilai ( lambda) yag berbeda. Grafik (Gambar ) meujuka bahwa semaki besar ilai, maka ilai kuasa dari UT semaki besar, da UT tidak bergatug pada. semaki besar sebagaimaa ilai, membesar, da semaki kecil ketika ilai maka semaki kecil. Hal ii berarti bahwa kuasa dari tidak maksimum da cederug tidak optimal (baik). Semetara itu, PTT semaki besar sebagaimaa ilai semaki besar. Artiya PTT semaki baik. Secara jelas, terlihat bahwa ketika da kuasa dari UT da PTT selalu lebih besar daripada kuasa dari. 8

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- Gambar. Kuasa dari UT,, da PTT versus dega Nilai Berbeda. Gambar di bawah ii adalah grafik kuasa dari UT,, da PTT utuk ilai da yag berbeda-beda. Gambar 3 adalah variasi grafik PTT. 83

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- Gambar. Kuasa dari UT,, da PTT versus dega,;,4;,7; da, serta,7. Gambar 3. Kuasa dari PTT versus dega,; da,;,4;,7;,9. 84

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- Gambar Gambar 3 dega meujuka bahwa grafik PTT berubah sebagaimaa ilai berubah, yaitu PTT semaki besar jika ila ilai semaki besar. Simulasi grafik meujuka bahwa grafik kuasa dari UT,, da PTT ketika adalah similar. 4. Size of the Tests dibawah ii. Size of the tests (UT,, da PTT) pada kasus ii disajika pada Gambar 4 Gambar 4. Size of tests (UT, da PTT) Gambar 5. Ukura uji dari PTT versus dega,;,4;,7; da,9 serta ukura uji dari PTT versus dega,;,4;,7; da,9. 85

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- Berdasarka Gambar 4, ukura UT berilai kosta karea tidak bergatug tehadap ilai, da, sedagka ukura bergatug terhadap ilai, bertambah besar ketika ilai bertambah besar. Kemudia, ukura PTT bergatug terhadap ilai da, da tidak bergatug terhadap ilai. Ukura PTT bertambah besar ketika ilai bertambah besar, demikia juga ketika ilai. Gambar 5 memberika iformasi bahwa semaki kecil ilai, maka semaki kecil pula ilai kuasa dari PTT, dega demika tidak similar utuk koefisie korelasi positip da egatip. Selajutya, disajika grafik dega sumbu x-ya adalah agar dapat meggambarka lebih jelas perbadiga besarya ukura uji dari UT,, da PTT. Gambar 6. Ukura dari UT,, da PTT versus dega,;,4;,7; da. 86

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- Berdasarka Gambar 6, ilai ukura dari da PTT bertambah kecil ketika ilai lebih kecil, sedagka ukura uji dari UT selalu kosta. Ketika ilai, ukura uji dari UT selalu lebih besar dari ukura da PTT. 5. Kesimpula da Sara 5.. Kesimpula Hasil riset meujuka bahwa ilai power of the tests (UT, da PTT) relatif kecil, da hal ii dapat diaggap sebagai idikator bahwa hasil riset ii relatif sigificat berbeda dega previous research (Pratiko, ) pada kodisi. Keyataa tersebut berkesa bahwa NSPI tidak berpegaruh terhadap pemiliha tests sebagaimaa hasil pada peelitia sebelumya pada testig, H : versus H :, dimaa PTT mejadi piliha terbaik daripada da UT. Namu, secara kosep da graphical aalysis (megabaika besara ilai power), hasil riset masih megikuti kosep testig dega megguaka NSPI, yaitu PTT adalah piliha terbaik dari kedua tests UT da. Hal ii ditujuka bahwa ilai power da size PTT cederug terletak atara UT da. Akhirya, megacu dari riset ii da previous research, maka dapat dipahami bahwa NSPI sagat dekat pada aplikasi data riil yag cederug positip. 5. Sara Sebaikya dicobaka pada data riil, yag kemudia dibadigka relevasiya dega teori, da juga perlu dilakuka utuk berbagai variasi kajia secara teori hipotesis da relevasiya dega kodisi-kodisi yag harus dipeuhi baik baik pada data riil ataupu teori distribusi da hipotesis. DAFTAR PUSTAKA Bacroft, T.A. (944). O Biases i Estimatio Due to The Use of The Prelimiary Tests of Sigificace. Aals Of Mathematical Statistics. 5, 9-4. Bacroft, T.A. (964). Aalysis ad Iferece for Icompletely Specified Models Ivolvig The Use of The Prelimiary Test(s) of Sigificace. Biometrics, (3), 47-44. Ha, C.P. da Bacroft, T.A. (968). O Poolig Meas Whe Variace Is U-Kow. Joural of America Statistical Associatio, 63, 333-34. 87

UNIVERSITAS DIPONEGORO 3 ISBN: 978-6-4387-- Pratiko, B. (). Tests of Hypotesis for Liear Regressio Models with No Sample Prior Iformatio. Disertasi, Uiversity of Souther Queeslad. Saleh, A. K. Md. E. (6). Theory of Prelimiary Test ad Stei-Type Estimatio with Applicatios. Wiley, New Jersey. Saleh, A.K. Md. E. da Se, P.K. (997). Noparametric Estimatio of Locatio Parameter After a Prelimiary Tests o Regressio. Aals of Statistical, 6, 54-68. Saleh, A. K. Md. E.da Se, P.K. (98). Noparametric Tests for Locatio After Parameter a Prelimiary Tests o Regressio. Commuicatio i Statistics- Theory ad Methods, (6), 855-87. Tamura, R. (965). Noparametric Ifereces With a Prelimiary Test. Bull. Math. Stat., 38-6. Yuus, R.M. da Kha, S. (). Icreasig Power Of The Test Through Pre-Test A Robust Method. Commuicatios i Statistics Theory ad Method, 4, 58-597. 88