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

dokumen-dokumen yang mirip
I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

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

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

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

PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS

BAB VI ANALISIS REGRESI

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

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

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

HASIL DAN PEMBAHASAN

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

Bab IV Faktorisasi QR

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

TEORI DASAR. simbol yang menyatakan bahwa dua hal adalah persis sama. Dimana. persamaanya ditulis dengan tanda sama dengan.

HUKUM SYLVESTER INERSIA

Solusi Sistem Persamaan Linear

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

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

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras

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

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

1 yang akan menghasilkan

A. Pusat Massa Suatu Batang

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.

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

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

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

Persamaan Linier Simultan

TAKSIRAN PARAMETER BENTUK, LOKASI DAN SKALA DARI DISTRIBUSI WEIBULL Siti Rukiyah 1*, Bustami 2, Sigit Sugiarto 2

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

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

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

INVERS MATRIKS MOORE PENROSE ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN (THE MOORE PENROSE INVERSE OF MATRICES OVER COMMUTATIVE RING WITH UNITY)

MATRIKS. Create by Luke

RANCANGAN STRIP PLOT MODEL TETAP. Staf Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

BARISAN DAN DERET A. POLA BILANGAN B. BARISAN BILANGAN. Contoh Soal

m n II. PERSAMAAN LINEAR, PERTIDAKSAMAAN LINIER, FUNGSI LINIER A. Persamaan Linier 3. Persamaan Linear Tiga Variabel ( ax + by + cz = d )

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

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

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

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

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

BAB 5 PENDEKATAN FUNGSI

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan

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

Catatan Kuliah 1 Matematika Ekonomi Memahami dan Menganalisa Aljabar Matriks

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

Anuitas. Anuitas Akhir

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

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

Sistem Bilangan dan Kesalahan. Sistim Bilangan Metode Numerik 1

Sistem Bilangan dan Kesalahan. Metode Numerik

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

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

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

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 :

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

( ) τ k τ HASIL DAN PEMBAHASAN. Perumusan Penduga Bagi θ

BAB V INTEGRAL DARBOUX

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

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

MATEMATIKA DISKRIT FUNGSI 2 FUNGSI PEMBANGKIT (GENERATION FUNGTIONS) TITI RATNASARI, SSi., MSi. Modul ke: Fakultas ILKOM

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

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 VI SIFAT-SIFAT LANJUTAN INTEGRAL RIEMANN

Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

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

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

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

1. SISTEM PERSAMAAN LINEAR DAN MATRIKS

CATATAN KULIAH Pertemuan IV: Model-model linier dan Aljabar Matriks (2)

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

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

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.

Permodelan Sistem. Melalui Identifikasi Parameter. Ir. Rusdhianto EAK, MT. Pelatihan PC-Based Control

Teknik Komputasi Ujian Akhir Semester (UAS)

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

Hendra Gunawan. 21 Februari 2014

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

SIFAT-SIFAT DASAR INTEGRAL HENSTOCK (Basic Properties of Henstock Integral)

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

BAB 2 SISTEM BILANGAN DAN KESALAHAN

matematika K-13 TEOREMA FAKTOR DAN OPERASI AKAR K e l a s

BAB I SISTEM PERSAMAAN LINEAR

INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31

BARISAN DAN DERET 1. INTISARI TEORI A. NOTASI SIGMA B. DERET KHUSUS m dan c adalah konstanta real, menyatakan jumlah

MA SKS Silabus :

Transkripsi:

Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X) c X' X C Cotoh: model stu ftor Aph H : 3 3 dpt du? ht : d etu C

Theorem: Model T Peuh Bl C mp c C' C C ' CX' X λ X r(x p C ' CX' X ) dpt du σ pe r(c) c C' C σ r ht z ~ χ mλ m V r deg σ m c c : X' X X' I X' X X' X c c I X' X X' X CX' X X' X l H er z C I

Theorem: Model T Peuh X Bl C C Bl H mp d s r(x p ) r slg es pe V dpt du r(c) m r m : C m : ht : C s ' I C X' X X X' X r c c X' X' σ I c C' C C' CX' X s m H ~ F m r

Reprmeterss model Model T Peuh Cotoh: model stu ftor X ; X vetor respo () vetor peuh c mtrs peuh terotrol vetor prmeter

Model T Peuh X X' X X'

Utu model Model T Peuh stu ftor l m dm Z α Zα vetor respo vetor prmeter vetor peuh c mtrs peuh terotrol H Z r eml e model peuh : H :

Model T Peuh Reg(peuh) 3 3 3 3 Z' Z'Z Z ' Z' Z'Z α 3 3 3 3 3 / / / / Z'Z Z' Z'Z 3

Model teredus l H m z z ' Model T Peuh er d α tu Reg(teredu s) ' z z ' z z ' Selsh Reg(peuh) deg Reg(teredus) dseut Reg(hpotess) Reg(hpotess) Reg(peuh) Reg(teredus) Z' ' z z ' z z ' ' Z Z'Z

Model T Peuh o - cetrl msg d d msg - dm d meer χ semu etu udrt dts m ( -) ) ( - Kre ' z z ' z z Z' Z'Z Z r Z' Z'Z Z - I r ' z z ' z z r σ Z' Z'Z Z - I ' σ ' z z ' z z Z' Z'Z Z ' σ ' z z ' z z ' σ ' Perht :

' λ Z Z'Z Z' z z ' z σ Bl H hw λ σ Model T Peuh z Zα ' Z Z'Z Z' z z ' z z ' Zα er m : ' H Res χ λ dpt ' dtuu' F ht : slg es ht :smetr dempote ut etu umum dr ' A' E E KT hpotess KT Res

Aov /Alss Rgm Model T Peuh Sumer d KT F Regres Model peuh Model teredus Model Hpotess - Hp - KT Hp KT Res Resdul/Glt - Res p Totl

Kotrs Model T Peuh dpt - ddug sehgg H : dpt - du Utu model stu ftor g d prmeterss H : dpt - du Betu l dr H : ' α ' H dlh : d α' " Perht : u deg model peuh" α ' α s ' N α ' α Z'Z N ' α' Z'Z σ t Z'Z σ tu s t

Model T Peuh Defs : Du otrs d dseut ortogol Ortogol se d deg otrs g dpt detu dlh hpotessd hpotess Bl d hpotess - otsω ( -) m totl sm d tp otrs der - ω hpotess

Model T Peuh du ftor tp ters Utu model

Model T Peuh dm X X vetor respo () vetor peuh c mtrs peuh terotrol vetor prmeter Perht Persm X' X X' Norml

Model T Peuh X ) (

Model T Peuh - X X' r X' X X'

Model T Peuh X X'

Model T Peuh X' X X'

Theorem: Utu model Model T Peuh setp otrs dr du ftor tp ters dpt ddug ht : ots ω r c' X' X c rx' X c Secr sm dpt dtuu hw otrsdr ug dpt ddug M H : ug H ' : dpt du ht : d etu C

s ug deg g del deg Model T Peuh Utu memperoleh solus dr sel Secr deg () reprmeterss (3) memer ' costrt' umum costrt persm dm p persm d r d () orml el ts tu restrs dlh rx p - r umum Utu model du ftor tp ters p ( ) d r ( -) m ' costrt' ( ) ( ) Dush medpt costrt g' ermft '

Model T Peuh d dlh g ermft costrt' '

Model T Peuh d Deg

Model T Peuh ' X' X' ' Reg(peuh)

Model T Peuh Bl H m : eml e model stu ftor ; er ; ; d Reg(teredus) Selsh Reg(peuh) deg Reg(teredus) dlh Reg(hpotess) Reg(hpotess) Reg(peuh) Reg(teredus)

Model T Peuh Utu model peuh dr du ftor tp ters m : d totl d regres ( -) d resdul - ( -) ( -)( -) Deg model teredus utu H m d regres(te redus) Sehgg d hpotess ( -) - - :

Aov /Alss Rgm () Model T Peuh Sumer d Regres Model peuh (+-) Model teredus Model Hpotess() Resdul/Glt Totl Reg(peuh) () (-) (-)(-)

Model T Peuh KT H H KT Res res ' hw H : Deg prosedur g sm dpt dtuu dpt du KT ' H H KT Res Res F F

Aov /Alss Rgm () Model T Peuh Sumer d Regres Model peuh (+-) Model teredus Model Hpotess() Resdul/Glt Totl Reg(peuh) () (-) (-)(-)

Model T Peuh Aov /Alss Rgm gug Sumer d Regres Model peuh (+-) Nl Tegh Model Hpotess() Model Hpotess() Resdul/Glt Totl Reg(peuh) (-) (-) (-)(-)

Model T Peuh Aov /Alss Rgm erdsr totl terores Sumer D Regres Model Hpotess I (-) Model Hpotess II Resdul/Glt Totl (-) (-)(-) -

Perht : du ftor perlu d td megc dpt megu dlh ' efeses Model T Peuh Utu RAKseer hmpr mrp deg lo e ut perco perlu e ut perco Sehgg ER Bl ER lo deg reltf' ( )s ( )s lo meuu lo/elompotetp ser peggu deg s seer t td F Yg lo KT perco t g t c dlh Res s t lht d lo hw pegelompo efetf/erm Cr l utu melht efeses deg F pseudo Res lo d ER F pseudo - tu - Fpseudo

Model T Peuh Y Iters tr du perlu terd pl respo tr du trf ftor A pd stu trf ftor B ered deg respo tr du trf gsm dr ftora pd trf l dr ftor B A A A3 A4 B

Model T Peuh tetp pegruh ters du ftor deg Utu model α

Model T Peuh X ) (

Model T Peuh X X= -- - ) ( X) r(x'

Defs : Utu Bl ' ' - - Teorem Utu Dm ' Model T Peuh ters utu setp d M td terd : ' ' ' m td terd ters ' ' Dpt dtuu hw td d ters ' '

Model T Peuh Dpt dtuu hw :

Model T Peuh X' X X'

Model T Peuh : ht

Model T Peuh

' X' Reg(model peuh) Utu H Model T Peuh ' X' : tp ters Reg(teredus) m model eml med e model

Model T Peuh Reg(hpotess) Reg(peuh) Reg(teredus) Utu model peuh dr du ftor deg ters m : d totl d regres totl d resdul - ( -) d regres teredus - d regres hpotess - -

Model T Peuh Aov /Alss Rgm Sumer d Regres Model peuh Model teredus Model Hpotess (+-) (-)(-) Resdul/Glt Totl (-)

Model T Peuh Bl ters TIDAK ered tm dpt dlut utu megu pegruh utm d Utu meghtug - eml e model tp ters

Model T Peuh Aov /Alss Rgm Regres Model peuh Sumer d Nl Tegh Model Hpotess() Model Hpotess() Model Hpotess() Resdul/Glt Totl (-) (-) (-)(-) (-)

Model T Peuh Model T Peuh Model Kovr (oms regres deg rco) Utu model stu ftor d stu ovrt X ; X t t t vetor respo t t mtrs peuh terotrol vetor peuh c t ovrt vetor prmeter

Model T Peuh t t t t t t t t t t t t t t t X t t t t t t t X' ẋ t X X'

Model T Peuh Utu medpt solus dtuu hw ovrt deg E X' X XX t E XX Deg X' dlu m model E t XY reprmetrss reprmeterss peuh med dpt perlu slg ortogol t r X'X t t? d E XY

Model T Peuh E E t X' X X' XY t t XX XY t XX E E t

Model T Peuh Utu medpt solus dut pemts tu ' costr' m t E t XY E XX Reg(peuh) ' X' r Reg(peuh) t E XY E XX E XY E XX

Utu megu H : Model T Peuh t m model teredus Keml e model regres sederh m S S XX XY Reg(teredus) Selsh g deg t S Reg(peuh) XY d deg ots R S XX dm Reg(teredus) r Reg(teredus) dlh med R t Reg(hpotess)

Model T Peuh R t Reg(peuh) Reg(teredu s) E E t S S XY XX XY XX t E E S S XY XX XY XX B E E S S B t XY XX XY XX r R rreg(peuh) - rreg(teredu s) t t t

H F r ht Res Model T Peuh ' ' X' E E E YY XY XX E YY E E XY XY E E XX XX Res Totl pegmt - rreg peuh t - t t t : hpotess r B EXY EXX SXY SXX t - F t- t-t- E E E t - t - Res r XY t hpotess Res XX du deg

Utu megu H Model T Peuh : m model teredus t; Keml e model deg stu ftor m r Reg(teredus) Selsh hpotess R Reg(peuh) deg t hpotess rreg(peuh - rreg(teredu s) t - t deg ots R E XY Reg(teredus) dlh dlh R Reg(peuh) E XX E XY Reg(teredus) E XX r Reg(teredus) t t Reg(hpotess)

Model T Peuh t-t- XX XY XX XY Res hpotess ht F - t - t E E E E E Res r hpotess r F deg du : H peuh med m model reprmetrss deg Modelovrt Perht!! Dr

Bl d m telh dperoleh Model T Peuh d Dr model med pd o o o utu medug rt - rt respo perlu e - o dperoleh s : deg

s pd terores Model T Peuh Utu memdg rt - rt respo perlu KT perlu σ σ E KT perlu d KT Res d dseut ' terores' s : Dpt dtuu hw E Bl model model c m perht u ' rt' tr perlu tetp ' ergm' perlu s σ d dsums hw σ Pered perlu du deg H : σ dhtug sepert model tetp KT Res σ d