BAB V ANALISIS REGRESI

dokumen-dokumen yang mirip
( X ) 2 ANALISIS REGRESI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

BAB VI ANALISIS REGRESI

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

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

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)

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

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

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

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 :

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

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

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

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

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

A. Pusat Massa Suatu Batang

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

GEOMETRI EUCLID EG(2, p n ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG

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

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

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

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

1. Aturan Pangkat 3. Logartima

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.

3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

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

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

BAB 6 FITTING DATA ˆ (6.1) (6.2) (6.3) =. Nilai akan. akan minimum jika. minimum. Misal. 0. Jika ini dikerjakan maka akan diperoleh nilai

INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA. Delta Integral and Properties of Delta Integral

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

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

DEFINISI INTEGRAL. ' untuk

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

MA SKS Silabus :

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

Teknik Komputasi Ujian Akhir Semester (UAS)

MATEMATIKA TEKNIK 2 3 SKS TEKNIK ELEKTRO UDINUS

Aljabar Linear Elementer

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras

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

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

1 yang akan menghasilkan

PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI

Daerah D dibatasi kurva y = f (x) dengan f (x) 0, garis x = a, garis x = b, dan sumbu x. D = {(x,y) a x b, 0 y f (x)} Luas daerah D adalah  Ú.

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.

Bab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER

Menaksir Matriks Teknologi Kota Cimahi Berdasarkan Tabel Input Output Provinsi Jawa Barat Menggunakan Metode Location Quontient

Hendra Gunawan. 21 Februari 2014

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

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang

Go to Siti s file Siti Fatimah/Jurdikmat/UPI 1

HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK

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

F 2 (c,0) yang berarti F 1 (-c, 0) dan F 2 (c, 0), b 2 =a 2 c 2 atau a 2 = b 2 +c 2 dan p (x,y) terletak ada elips. 4cx = 4a 2 2 2

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

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

Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru,

BAB I SISTEM PERSAMAAN LINEAR

METODE UNWEIGHTED MEANS UNTUK FAKTORIAL TAK SEIMBANG DISPROPORSIONAL

STATISTIK. Diskusi dan Presentasi_ p.31

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

1. SISTEM PERSAMAAN LINEAR DAN MATRIKS

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

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

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

PENAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI SHAFIRA

APLIKASI INTEGRAL TENTU

METODE NUMERIK. Sistem Persamaan Linier (SPL) (1) Pertemuan ke 5. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom

Sebaran Kontinu Khusus

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

Sistem Bilangan dan Kesalahan. Sistim Bilangan Metode Numerik 1

HUKUM SYLVESTER INERSIA

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

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

Sistem Bilangan dan Kesalahan. Metode Numerik

Analisis Korelasi dan Regresi

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

TE Dasar Sistem Pengaturan. Kriteria Kestabilan Routh

Solusi Sistem Persamaan Linear

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

BAB 2 SISTEM BILANGAN DAN KESALAHAN

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

BASIS ORTOGONAL. Bila V ruang Euclides, S V disebut Himpunan Ortogonal bila tiap dua unsur S ortogonal.

KALKULUS BUKAN SEKEDAR KALKULASI. Hendra Gunawan Kampus UNJ, 21 November 2015

HUKUM SYLVESTER INERSIA

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

ELIPS. A. Pengertian Elips

METODE NUMERIK SISTEM PERSAMAAN ALJABAR LINIER (SPL) SIMULTAN.

Transkripsi:

BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug, msl Kdr ter dr sutu proses km tergtug tempertur, pjg ert g ru lhr tergtug dr ert d ketk lhr. Huug g umum terjd tr peuh es g glt pegukur dpt dk tu dkedlk dlm perco deg peuh terkt respo Y tuggl g tdk dpt dkotrol. Persol utm dlm dg sttstk dlh meemuk tksr terk peuh terkt pl dkethu l dr peruh es. A. REGRESI SEDERHANA Setp l peuh es terdpt stu l tuggl tetp l smpel dtmh deg l g sm dpt dk terdpt l g elum tetu sm. Hsl surve utuk meelt huug tr tgg d deg ert d medptk hw tgg d A 6 cm ert d 5 kg, tetp s B g memlk tgg d g sm deg B memlk ert d 49 kg. Dlm hl merupk l peuh ck ert d Y tu Y deg l rt-rt µ Y d vrs σ Y. Apl terdpt huug ler tr d, dtk dlm huug µ Y α β. Koefse α d β merupk du prmeter g dtksr dr dt smpel Y ˆ lht gmr., Y ˆ µ α β Y Azz Luthf., Ir., MSc Pge 3//

Azz Luthf., Ir., MSc Pge 3// Dr setp hsl pegmt, dpt dtrk seuh grs Y ˆ g dggp cocok utuk meggmrk huug tr kedu vrel. Beerp ttk pegmt k memlk glt terhdp model g dperkrk terseut. Grs g dggp plg tept meggmrk huug kedu vrel terseut dlh g memlk umlh Kudrt Glt/Eror KG mmu tu e KG ˆ mmum. Kods terseut tercp pl KG d KG. Dr keduu persm g dhslk k dpt dhslk prmeter d. KG... KG.... Meetpk Nl Prmeter Bl dkethu smpel } {,,,,,,,, mk tksr kudrt terkecl d dr koefse regres α d β dhtug deg megguk rumus, d Bukt : Persm wl Dkl deg Persm Bru

Azz Luthf., Ir., MSc Pge 3 3//..> terukt k..> Terukt Apl dguk ots erkut,, mk

Teorem. Prmeter dr regers dpt dhtug dr Teorem. Glt k memlk dstrus deg Vrs Bukt : S KG KG e ˆ KG [ ] KG KG Cotoh V. Hsl Uj Tegh Semester mtkulh Keseht Metl semester gjl 6 d Prests Akdemk g dukur dr Ideks Prests Kumltf IPK smp deg semester gep 5/6 mhssw Pskolog Uversts X dtujukk dlm Tel V-6 Tel V- Nl UTS Mtkulh Keseht Metl d IPK Nm Nl UTS IPK Nm Nl UTS IPK Rorl 4.99 Elseth 7 3.55 Erld 4.68 Yul 6 3.6 Mrd 36 89 Lure Rum 5 3.8 Dw Novl 6 3. t R 5.99 De Romdo 36.68 Swtr 56.44 Wr Zulkre 56.5 Shu Wdjj 5.36 Hele 5 3. Ek Perst 6 3.5 Msro 44.9 N Wul 6.96 Idh Puspt 68 3.4 Eml Novt 8.88 Whu Dw 8. Rj Spt 8.8 Whud 44.4 Apl dsumsk hw peroleh l UTS dpegruh oleh l IPK dlm huug g ler, mk dpt dhtug prmeter.86,9 58.6.8 6.,3 58.54.48.596,84 65,53 58.6 3.476.3 3.37.96 5.7 5.8.8 5.858.6 6.65 d prmeter 6. 3 lht tel erkut, Azz Luthf., Ir., MSc Pge 4 3//

sehgg persm regres mejd 6.3 5. 8. Deg persm, dpt dperkrk peroleh l UTS mtkulh keseht metl pl IPK seorg mhssw 4, tu 6.3 5.84 66. 75 Nomor Smpel IPK X UTS Y X Y X Y.99 4 79.6 3.96 6.68 4 64.3 7.8 576 3.89 36 68.4 3.57 96 4 3. 6 8. 9. 36 5.68 36 96.48 7.8 96 6.5 56 4.8 4. 336 7 3. 5 6. 9.6 74 8.9 44 8.48 8.53 936 9 3.4 68 3.88.63 464. 8 58.8 4.4 784.4 44 6.48 5.86 936 3.55 7 55.6.6 584 3 3.6 6 6.6 3.3 36 4 3.8 5 6.6 9.49 74 5.99 5 55.48 8.94 74 6.44 56 36.64 5.95 336 7.36 5.7 5.57 74 8 3.5 6 89. 9.9 36 9.96 6 77.6 8.76 36.88 8 8.64 8.9 784.8 8 78.4 7.84 784 umlh 58.6 8.86.9 65.53 5.88 Rt-rt.76 48 Kut huug tr vrel IPK deg UTS mtkulh keseht metl dlh r.86,9 58.6.8 65.53 58.6 5.88.8 6.,3 58.54.48 5.7 8.984 596.84 r.54 huug gk redh. 936.36. Meetpk selg keperc α d β Sutu selg keperc -α % utuk prmeter α dlm persm grs regres µ Y α β dlh α / s tα / t < α < Dlm rumus tα / metk l dstrus t deg derjt kees - s Azz Luthf., Ir., MSc Pge 5 3//

Sutu selg keperc -α % utuk prmeter β dlm persm grs regres µ Y α β dlh t s t α < β < / α / Dlm rumus tα / metk l dstrus t deg derjt kees - s 58.6 Dlm cotoh IV- dts, dperoleh l 65.53 5., 58.6.8.8.86,9 76.4 d 5.88 3. 94, 3.94 5.876.4 sehgg dperoleh esr s. 3. Deg demk estms prmeter α dr cotoh IV- deg trf sgfks α. d deg derjt kees ν 9 dlh.38.3 65.53.38.3 65.53.7 < α <.7,tu 5. 5. 9.76 < α < 3.3 Estms prmeter β utuk cotoh IV- deg trf sgfks d derjt kees g sm dlh.38.7.38.7 5.8 < β < 5.8, tu 8. < β <. 34 5. 5. Sutu selg keperc -α % utuk rt respo oleh ˆ t α / < µ Y < ˆ t α / t metk l dstrus t deg derjt kees - α / µ Y derk Azz Luthf., Ir., MSc Pge 6 3//

. Uj Hpotes α d β Utuk meguj H : α α ddg H : α α dguk dstrus t deg derjt kees - utuk medptk derh krts d kemud medsrk keputus pd l t s / Utuk meguj H : β β ddg H : sesupers ol dguk dstrus t deg derjt kees - utuk medptk derh krts d kemud medsrk keputus pd l β t s / Azz Luthf., Ir., MSc Pge 7 3//