x x x1 x x,..., 2 x, 1

dokumen-dokumen yang mirip
Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

3. Integral (3) (Integral Tentu)

FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p )

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

ANALISIS KESALAHAN Deskripsi : Objektif : 6.1 Pendahuluan 6.2 Koefesien Kesalahan Statik

TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE

Representasi sinyal dalam impuls

MENENTUKAN INVERS DRAZIN DARI MATRIKS SINGULAR. Lisnilwati Khasanah 1 dan Bambang Irawanto 2. Jl.Prof.Soedarto, S.H Semarang 50275

Penggunaan Transformasi z

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH

Bab 16 Integral di Ruang-n

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

Inferensia dan Perbandingan Vektor Nilai Tengah

RUANG BANACH PADA RUANG BARISAN, DAN

MODUL BARISAN DAN DERET

TINJAUAN PUSTAKA Statistical Proses Control Control Chart

1. Integral (1) Pembahasan yang akan kita lakukan hanya mengenai bentuk persamaan diferensial seperti contoh yang pertama.

Bab III Metoda Taguchi

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial

PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL. Modul 5. Sistem Waktu Diskret dan Aplikasi TZ

KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 6 No.1 Juni 2012: 9-16 KRITERIA KEKONVERGENAN CAUCHY PADA RUANG METRIK KABUR INTUITIONISTIC

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

KARAKTERISTIK NILAI EIGEN DARI MATRIKS LAPLACIAN

SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL BOLTZMANN LINEAR. Agus Sugandha

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

PRINSIP MAKSIMUM DAN MINIMUM FUNGSI PANHARMONIK

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983)

KORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi suatu ring serta

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

Praktikum Perancangan Percobaan 9

PENENTUAN KARAKTERISTIK PENGGUNA CDMA DENGAN METODE AID (AUTOMATIC INTERACTION DETECTION)

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

T 22 Studi dan Implementasi Hill Cipher menggunakan binomial newton berbasis komputer

SISTEM IDENTIFIKASI SUARA DENGAN METODE STATISTIK

Ring Noetherian dan Ring Artinian

WAKILAN DIAGRAMATIK UNTUK TEORI USIKAN DALAM MEKANIKA KUANTUM. M Farchani Rosyid Dwi Satya Palupi. Jurusan Fisika, FMIPA, UGM.

JFET (Junction Field Effect Transistor)

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom.

Analisis regresi linear ganda bertujuan untuk mencari bentuk hubungan linear antara satu variabel terikat Y dan k variabel bebas X1, X2, X3,..., Xk.

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

Anova (analysis of varian)

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

Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual-

SOAL-JAWAB MATEMATIKA PEMINATAN STATISTIKA. 6 cm, 7 cm, 6 cm, 4 cm, 6 cm, 3 cm, 7 cm, 6 cm, 5 cm, 8 cm.

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA.

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

Abstract

III. METODOLOGI PENELITIAN

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga

STATISTIK PERTEMUAN VIII

Tugas Akhir (SI-40Z1) Evaluasi Perbandingan Konsep Desain Dinding Geser Tahan Gempa Berdasarkan SNI Beton Bab III Studi Kasus BAB III STUDI KASUS

REGRESI DAN KORELASI

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

Model Antrian Multi Layanan

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

Abstract

BAB II LANDASAN TEORI

Pendugaan Parameter Model

BAB 3 RUANG BERNORM-2

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom.

(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES

Pengenalan Pola. Regresi Linier

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik

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

PDP 03 Tipe Data, Operator dan Expresi

Metode Kuadrat Terkecil Tertimbang pada Model Regresi Semiparametrik Terboboti Geografis

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PROSES INFERENSI PADA MODEL LOGIT. Oleh: Agus Rusgiyono Program Studi Statistika FMIPA UNDIP. 1 n

PEMANFAATAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) UNTUK MERAMALKAN DEBIT PUNCAK PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI

Perilaku Distribusi Bernoulli. Definisi: Bernoulli. Contoh Binomial. Contoh Binomial

IV. METODE PENELITIAN

Transkripsi:

0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata samelya adalah q dimaa da (0-6)

Da matris ovaria samel daat ditulis q q q q qq dimaa l l l,,l =, (0-7) Kombiasi liear U a, V b (0-8) memilii orelasi samel a b r U, V (0-9) a a b b Pasaga ertama dari variasi aoi samel dalam ombiasi liear U da V memilii uit varia samel yag memasimuma rasio (-). Pada umumya, asaga e- variasi aoi samel adalah asaga dari ombiasi liear U da V yag memilii uit varia samel yag memasimuma (0-9) diatara ombiasi liear yag tida berorelasi dega - variasi aoi samel yag sebelumya. Korelasi samel atara U da V diamaa orelasi aoi samel. Variasi samel aoi da orelasi aoi samel daat dieroleh dari matris ovaria samel, =, da dega cara yag bersesuaia dega ersoala yag dibahas dalam.. Aibat 0.. Misala... adalah order ilai eige dari vetor eige yag beroresode dega e, e,..., e dimaa / / l didefiisia ada (-9) da q. Misala f, f,..., f q meadi vetor

/ eige dari / dimaa yag ertama f s dieroleh dari / / f e,,,...,. Pasaga variasi aoi samel e- adalah U e / / da V f dimaa () da () adalah ilai a b variabel dari () da () utu uit eerime husus. Variasi aoi samel ertama memuyai orelasi samel masimum r. U, V Utu asaga e- r U, V da orelasi ii meruaa emugia terbesar diatara ombiasi liear yag tida berorelasi dega - variasi aoi samel sebelumya. Jumlah,,..., adalah orelasi aoi samel. Jia ra, maa orelasi aoi samel ta ol adalah,,...,. Buti. Buti dari aibat 0. megiuti buti dari aibat 0. dega l meggatia l,,l=,. Variabel-variabel aoi samel memuyai uit variasi samel. da samel orelasi Peeraa dari s s (0-30) Vˆ, ˆ, v U U r r 0, l (0-3) Vˆ, ˆ, v U l U l r 0, l V ˆ,ˆ v l U, V serig diatu dega erhituga samel orelasi atara variable aoi da variable dalam himua (), (). Kami medefiisia matri-matri A ˆ aˆ, aˆ,..., aˆ ; ˆ bˆ, bˆ,..., bˆ ; B (0-3) q q q

yag baris-barisya adalah vetor-vetor oefisie dari variabel aoi samel. Aalogi dega ersamaa (0-7) U A ; V B q (0-33) da ita daat defiisia =matri dari samel orelasi ada U dega () U ˆ, () =matri dari samel orelasi ada V dega () Vˆ, () =matri dari samel orelasi ada U dega () U ˆ, () =matri dari samel orelasi ada V dega () Vˆ, esuai dega (0-9) ita memuyai () U ˆ, A ˆ ( ) D ˆ / / V ( ) ˆ, B D (0-34) U ˆ, V ˆ, A ˆ ( ) D B ˆ ( ) D / / / Dimaa D adalah matri diagoal beruura () dega eleme () / / diagoal e-i (samel var( i )) da D adalah matri diagoal beruura () / (qq) dega eleme diagoal e-i (samel var( i )).

Keteraga: Jia observasi distadarisasia, maa data matris meadi Z Z Z,,..., dega da variasi aoi samel meadi : U A ; V B q (0-36) dimaa A AD / da B B /. Korelasi aoi samel tida efetif dega D stadardisasi. ebagai catata bahwa / / D D I utu observasi stadard. Cotoh 0.4 Pada cotoh 9.4, data terdiri dari uura-uura tulag da tegora dari ayam White Leghor. Dari cotoh ii, uura tulag aa ayam utu: () =aag tegora Keala( () ): () =lebar tegora Kai ( () ): () =aag tulag aha () =aag tulag betis

memuyai matri samel orelasi.0.505.569.60.505.0.4.467.569.4.0.96.60.467.96.0 Aalisis orelasi aoi dari himua variabel eala da leg megguaa meghasila dua orelasi aoi da asaga variabel yag bersesuaia: ˆ * 0.63 () U ˆ 0.78 0. 345 () V ˆ 0.060 0. 944 () () ˆ * 0.057 () U ˆ 0.856. 06 () V ˆ.648. 475 () () () () Disii, i=, da, i=, adalah ilai-ilai terstadarisasi utu i i himua da,resectively. Hasil di atas dieroleh dari software statistia A. Cotoh 0.5 ebagai bagia dari studi besar dari egaruh strutur orgaisasi ada euasa eeraa, Duham[3] meyelidii adar hubuga euasa eeraa dega arateristi eeraa. Dega megguaa istrume eelitia, Duham obtaied uura-uura dari =5 arateristi eeraa da q=7 variabel euasa eeraa utu =784 eseutif dari cabag erusahaa dagag besar.

Aaah uura-uura euasa eeraa berasosiasi dega arateristi eeraa?awabaya mugi daat dieroleh desai eeraa. Variabel-variabel arateristi eeraa asli, (), da variabel-variabel euasa eeraa, (), didefiisia sebagai: () () () () 3 () 4 () 5 feedbac tas sigificace tas variety tas idetity autoomy () () () () 3 () 4 () 5 () 6 () 7 suervisorsatisfactio career- futuresatisfactio fiacial satisfactio worloadsatisfactio comay idetificatio id - of - wor satisfactio geeralsatisfactio

Matri samel orelasi berdasara ada 784 resode adalah: ebagai cotoh, asaga variate aoi samel ertama adalah U ˆ V ˆ () () () ().4..73.04. 44 () () () () () ().4..03.0 4.95.56. () 5 Dega samel orelasi aoi ˆ *. 55 () 7

Kelima variabel arateristi eeraa ira-ira memilii orelasi yag sama dega variasi aoi ertama U. amel orelasi atara U da V adalah ˆ *. 55. Ii meuua overla atara arateristi eeraa da euasa eeraa.