Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

dokumen-dokumen yang mirip
Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

BAB VI ANALISIS REGRESI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

METODE UNWEIGHTED MEANS UNTUK FAKTORIAL TAK SEIMBANG DISPROPORSIONAL

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

BAB V ANALISIS REGRESI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel

ANOVA ANALISIS VARIANSI/ ANALYSIS OF VARIANCE ( ANOVA ) 8/29/2012

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS

1 yang akan menghasilkan

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI ROBUST PADA SAMPING ACAK SEDERHANA.

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT

Desain Faktorial 2 Faktor

mengambil semua titik sample berupa titik ujung, yakni jumlah Riemann merupakan hampiran luas dari daerah dibawah kurva y = f (x) x i b x

Menentukan Statistik Pengujian Untuk Eksperimen Faktorial dengan Dua Kali Pembatasan Pengacakan. Oleh : Enny Supartini

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )

dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki

MAKALAH STATISTIK DAN STOKASTIK

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

RANCANGAN STRIP PLOT MODEL TETAP. Staf Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

1. Aturan Pangkat 3. Logartima

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

ESTIMASI PARAMETER REGRESI TERPOTONG KIRI DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

Catatan Kuliah 1 Matematika Ekonomi Memahami dan Menganalisa Aljabar Matriks

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37

Bila kita mempunyai suatu sistem persamaan linier 2x + 3y + 3z = 0 x + y + 3z = 0 x + 2y z = 0

ESTIMATOR TAK BIAS LINIER TERBAIK PADA MODEL LINIER UNTUK KASUS HOMOSKEDASTIK DAN HETEROSKEDASTIK

Pertemuan : 3 Materi : Sistem Persamaan Linear : - Teorema Eksistensi - Reduksi ke Bentuk Echelon

ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI

A. Pusat Massa Suatu Batang

PENAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI SHAFIRA

Bab IV Faktorisasi QR

Dia yang menjadikan matahari dan bulan bercahaya, serta mengaturnya pada beberapa tempat, supaya kamu mengetahui bilangan tahun dan perhitunganya

PETUNJUK PENULISAN LKM MODUL IV STATISTIK INFERENSIA

Perbedaan Interpolasi dan Ekstrapolasi

TE Dasar Sistem Pengaturan. Kriteria Kestabilan Routh

Kalkulus 2. Deret Pangkat dan Uji Konvergensi. Department of Chemical Engineering Semarang State University. Dhoni Hartanto S.T., M.T., M.Sc.

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)

Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008

FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter

DEFINISI INTEGRAL. ' untuk

BAB 2 LANDASAN TEORI

Two-Stage Nested Design

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif

Hendra Gunawan. 21 Februari 2014

Koefisien Regresi / persamaan regresi linier digunakan untuk meramalkan / mengetahui besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y

Matematika Dasar INTEGRAL TENTU . 2. Partisi yang terbentuk merupakan segiempat dengan ukuran x dan f ( x k ) sebagai

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PENGARUH PENGADAAN BAHAN PUSTAKA TERHADAP KEPUASAN PEMUSTAKA DI KANTOR ARSIP DAN PERPUSTAKAAN DAERAH KABUPATEN WONOGIRI

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang

Nuryanto,ST.,MT. Integral merupakan operasi invers dari turunan. Jika turunan dari F(x) adalah F (x) = f(x), maka F(x) = f(x) dx.

KAJIAN TENTANG SKEMA BEDA HINGGA KOMPAK ORDE-4

BAB III STUDI PUSTAKA

DETERMINAN MATRIKS dan

Anuitas. Anuitas Akhir

Persamaan Linier Simultan

Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

MODEL PENJADWALAN BATCH PADA FLOWSHOP DUA TAHAP DENGAN VARIASI JUMLAH PART UNTUK MEMINIMASI TOTAL ACTUAL FLOW TIME

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :

METODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.

7. APLIKASI INTEGRAL

Estimasi Koefisien Fungsi Regular- Dari kelas Fungsi Analitik Bieberbach-Eilemberg

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 41-45, April 2001, ISSN : KETERHUBUNGAN GALOIS FIELD DAN LAPANGAN PEMISAH

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA)

1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso procedures to detf specfc dffereces betwee mes 5. Mke decsos bout smple 1 fctor expermets

Verstle sttstcl tool for studg the relto betwee depedet vrble d oe or more depedet vrble Dpt dguk pd dt g dperoleh dr hsl eksperme d observs ANOVA dlh sutu metod utuk meguj hpotess kesm rt-rt dr tg tu lebh populs Wht dfferet ANOVA wth regresso? ANOVA Vrbel depede ; kulttf

Alss of vrce (ANOVA) dguk utuk meeldk pegruh/ efek utm d terks dr vrbel depede (dsebut deg fktor ) Pegruh utm dlh efek lgsug dr sutu vrbel depede terhdp vrbel depede Pegruh terks dlh efek bersm tr stu tu lebh vrbel depede terhdp vrbel depede Model regres tdk dpt meg-cover terks sedgk ANOVA bs meg-cover pegruh terks

LATAR BELAKANG ANOVA Ltr belkg dkembgk metod kre g dlkuk UJI terhdp rt-rt populs g meglm perlku g berbed-bed. Pert : pkh perbed rt-rt tr berbg grup g meglm perlku berbed tsb sgfk tu tdk. Asums utuk uj ANOVA dlh: Populs semu orml Stdrd devs populs sm Populs depede

Tg kelompok subek peelt utuk meguj kekurt lt pegukur ph dgtl deg 3 model. Model g dmksud dlh model I, II d III.. Dt hsl peelt dlh sebg berkut:

μ A μ B μ C Ide dsr test ANOVA dlh perbed rt-rt populs dtetuk oleh du fktor tu vrs dt dlm 1 smpel d vrs dt tr smpel. Perbed rt-rt tr populs t jk vrs dt tr smpel besr sedgk vrs dt dlm 1 smpel kecl.

Dsebut deg oe- w tu sgle fctor lss of vrce, do ou kow wh? H stu fktor perlku g dseldk Perlku g dguk dushk se-sergm mugk, completel rdomzed desg (Rcg Rdom Legkp) Secr umum, jk observs dkek perlku mk model ler sttstk : 1,.., j 1,.., 1,.., j 1,.., deg -- rt - rt perlku ke -

Jk perlku dplh ttt oleh ekspermeter mk kesmpul uj tdk bs dgeerlssk utuk populs perlku MODEL EFEK TETAP Jk perlku dplh rdom dr populs perlku oleh ekspermeter mk kesmpul uj dpt dgeerlssk ke seluruh populs perlku MODEL EFEK RANDOM/ compoets of vrce model

j j kert - rt perlku - - deg 1,.., 1,.., 1,.., 1,..,

: observs ke () : rt-rt keseluruh perlku : pegruh/efek perlku ke- : sest deg sums NID (0, ) 1,.., j 1,.., 1,.., j 1,.., deg - - rt - rt perlku ke- Tuju ANAVA stu jl : melkuk uj hpotess tetg efek perlku d megestms

Asums Smpel dmbl secr rdom d slg bebs (depede) Populs berdstrbus berdstrbus Norml Populs mempu kesm vrs

1. Normlts Jk sums sest (0, ) dpeuh mk plot ormlts mpk sepert smpel g bersl dr dstrbus orml g berpust ke 0 g dtujukk deg sebr dt g cederug membetuk grs lurus. Idepedes Ytu plot tr resdul dt deg, sums dpeuh jk sebr dt cederug tdk membetuk pol tetu d ck 3. Homogets Ytu plot tr resdul dt deg urut dt, sums dpeuh jk sebr dt cederug tdk membetuk pol tetu d ck ŷ

Model Efek Tetp Model Efek Rdom

N

. Asums : 0 0. Hpotess: ) 0(setdkstu : 0 : 1 1 0 H H 1,.., 1,.., j

. Peetu Tbel ANAVA Prts Jumlh Kudrt (JK) 1 j1 1 j1 JK T 1 j1 1 j1 JK P 1 j1 JK S

1 j1 JK 1 j1 T JK P 1 j1 0 1 j1 JK S

Beberp defs vrs. 1. Vrs Totl Jumlh totl kudrt selsh dt deg rt-rt totl seluruh dt (overll me) JKT 1 j1. Vrs Atr Smpel (tu Vrs kre Perlku) Jumlh totl kudrt selsh rt-rt tp smpel thd rt-rt totl (grd me) j N JK P 1 j1 1 N

Beberp defs vrs. 3. Vrs Rdom Jumlh totl kudrt selsh dt deg rt-rt smpel g terkt JK S 1 j1 JKT JKP

Sumber Vrs JK db RK Fo Perlku JKP -1 RKP=JKP/(-1) Fp=RKP/RKS Sest JKS (-1) RKS=JKS/(-1) Totl JKT -1 v. Derh Krts Tolk H 0 jk Fp F db(perlku),db(sest ) Tolk H 0 jk Fp F (-1 ),((- 1))

If mes re equl, F = MST / MSE 1. Ol reject lrge F! Tolk H 0 Term H 0 0 F ( 1, N) Alws Oe-Tl! F