Pengujian Asumsi. Ketepatan model & terpenuhinya asumsi  plot sisaan vs dugaan, plot sisaan vs variabel penjelas lain Kenormalan  Plot Normal Kehomogenan.

Slides:

Advertisements

Similar presentations

Soal-3 Susun program untuk menginput tiga (3) buah bilangan bulat (misal A, B dan C dimana ABCA), kemudian mencetak ketiga nilai tersebut urut dari.

Advertisements

Matematika Ekonomi FUNGSI.

Ajang Mulyadi 1. Theoretical framework or variables or conceptsa model a theory Theoretical framework represent your beliefs on how certain phenomena.

©2012 Mervin T Hutabarat Tegangan Breakdown dan Efek Temperatur.

Arithmetic and Logic Unit. Arithmetic And Logic Unit Representasi Bilangan ALU 1. Integer Semua bilangan direpresentasikan dengan hanya menggunakan bilangan.

1 Pertemuan 11 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2005 Versi: V1 / R1 Pengujian Hipotesis (I)

EXTINCTION Salah satu teknik yang digunakan untuk menurunkan frekuensi dilakukan suatu perilaku tertentu.

TRANFORMASI PEUBAH ACAK DENGAN FUNGSI PAMBANGKIT MOMEN

1 Pertemuan 10 Analisis Ragam (Varians) - 1 Matakuliah: I0262 – Statistik Probabilitas Tahun: 2007 Versi: Revisi.

Analisis Hubungan (KORELASI) J0682

Business Statistics: A Decision-Making Approach, 6e © 2005 Prentice-Hall, Inc. Chap 5-1 2nd Lesson Probability and Sampling Distributions.

Process Costing. PROCESS COSTING Weighted Average FIFO Cost flow.

PENDAHULUAN Dalam matematika, deret Taylor adalah representasi fungsi matematika sebagai jumlahan tak hingga dari suku-suku yang nilainya dihitung dari.

1 Pertemuan 22 Regresi dan Korelasi Linier Sederhana-2 Matakuliah: A0064 / Statistik Ekonomi Tahun: 2005 Versi: 1/1.

Virgiawan Feriz Muhamad Ingin menang sendiri.

Paradigma Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Mix Method Disusun oleh : Aldy Sampurna Yoga Gandara Sekolah Pasca Sarjana Departemen Pendidikan.

BAKTERI. CARA MEMPEROLEH MAKANAN AUTOTROF FOTOAUTOTROFKEMOAUTOTROFHETEROTROFSAPROBAPARASIT SIMBIOSIS MUTUALISME CARA HIDUP BAKTERI.

MODEL REGRESI VARIABEL DUMMY A.Sifat Alamiah Variabel-Variabel Dummy Variabel yang diasumsikan nilai 0 dan 1 suatu perangkat untuk menggolongkan data ke.

Part 2 Variabel & Data types

PUNGSI KEANGGOTAAN.

Pernyataan Kawalan Java

Introduction accounting 1

PERANCANGAN SISTEM INFORMASI

OLEH: RIBKA Y. MANOPO PARADIGMA KEPERAWATAN DAN HUBUNGAN PARADIGMA DENGAN TEORI KEPERAWATAN.

Method Pemrograman Dasar.

SISTEM DIGITAL MUHAMAD ARPAN, S.Kom.

LOGARITMA Kelompok 4 Odi oberoi Fikri Fauzan Iqlima faza hariny

OVER ESTIMATE. OVER ESTIMATE Pengertian “business plan” dari SBA Pengertian “business plan” dari SBA.gov (semacam kementrian UKM di USA) “A business.

STATISTIK INFERENS Sugeng Wiyono, SKM,M.Kes

TRANSFORMASI FOURIER any function that periodically repeats itself can be expressed as the sum of sines and/or cosines of different frequencies, each multiplied.

Example of Open-ended Problem

Strategi Algoritma Universitas Ahmad Dahlan

BAB 4 PERSAMPELAN.

Bermain tidak Membatasi Texas Holdem Poker Online Untuk Bebas.

ESTIMASI PERMINTAAN METODE DAN ANALISIS ARIES FERNANDO.

Bahan lunak adalah bahan yang bersifat lunak,empuk,dan lembut sehingga mudah dibentuk. Kerajinan bahan lunak dibagi menjadi 2 yaitu:Kerajinan Bahan Lunak.

MARDIYATUL FADILA ( VIII.1 ) PRAKARYA ( BAB 1 ) SMP NEGERI 48 JAKARTA.

Kerajinan Bahan Lunak Nama ; Dwi Sapto Hidayatulloh Kelas ; VIII-4.

PRAKARYA UMAIYA BALQIS 8-1. BAHAN LUNAK Bahan adalah material yang memiliki sifat tertentu yang dapat mempengaruhi hasil karya yang dibuat dari matertial.

 Tugas prakarya 8.1 Reza Al Farabi Enjoy !.  Bahan lunak  Bahan adalah material yang memiliki sifat tertentu yang dapat mempengaruhi hasil karya yang.

tugas prakarya power point

TUGAS PRAKARYA (KERAJINAN BAHAN LUNAK) NAMA : ABDUL RAFI KELAS : VIII - 1 NO. ABSEN : 1.

NAMA: HIkMATUS SOLIHAH KELAS: VIII-1 (DELAPAN SATU)

NAMA: HIkMATUS SOLIHAH KELAS: VIII-1 (DELAPAN SATU)

“Kerajinan bahan lunak” Nama : Zahra Nazibah Kelas : VIII-4.

Prakarya Bab 1 (Kerajinan Bahan Lunak) Nama : Jenny Dias Syafira Kelas : 8-3 Pelajaran : Prakarya Sekolah : SMPN 48 Jakarta.

Perbandingan Metode Bagging, RandomForest, dan Pohon Klasifikasi dengan Validasi Silang Studi kasus: DataTree, BankLoan, dan White Wine Oleh Achmad Syaiful.

PRAKARYA  NAMA:M.ARIEL MARDIANSYAH(18)  KELAS:VIII-1(81)  GURU MATPEL:AHMAD MUFTI  MATERI:PENGERTIAN,CONTOH,GAMBAR BAHAN LUNAK SMPN 48 JAKARTA PRAKARYA.

tugas 3 Naila fauzabil izati kelas 7.2

ppt kerajinan bahan lunak 84

Tugas PPT Prakarya tentang Kerajinan Bahan Lunak

NAMA : M. FADHLI MUZAKKI KELAS/NO. ABSEN : VIII – 3/ 23 TUGAS : MEMBUAT PPT TENTANG BAHAN LUNAK.

PENGANTAR TEKNOLOGI INFORMASI PENGANTAR SISTEM KOMPUTER

PENGANTAR TEKNOLOGI INFORMASI PENGANTAR SISTEM KOMPUTER

Analisis dan Interpretasi Data

Analisis dan Interpretasi Data

Pernyataan if.. Pernyataan switch..

2.0 PENGALAMATAN RANGKAIAN

A.ERROR Kesalahan adalah perbedaan antara variabel yang diukur dan setpoint. Kesalahan dapat berupa positif atau negatif. Tujuan dari setiap skema kontrol.

NOTASI SIGMA DAN POLA BILANGAN

STATISTIK PENDIDIKAN EDU5950 SEM

ANALISIS KOVARIANS Ayu Aristika Riva Lesta Ariany Frena Fardillah.

Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Sebuah program linear dengan persyaratan tambahan bahwa semua variabelnya merupakan bilangan bulat Algoritma.

NERACA MASSA DENGAN REAKSI KIMIA GINA MAULIA, S.SI, M.SI.

1. Operasi Penjumlahan Dimana: a, b dan c bilangan bulat. Contoh: = Operasi Pengurangan Dimana: a, b dan c bilangan bulat. Contoh: 10 –

FUNGSI SUB BAB 1.8. Definisi: f : A  B A dan B adalah himpunan. Fungsi f memasangkan tepat satu nilai di B kepada setiap elemen A. Notasinya f(a) = b,

PENGARUH KUALITAS LAYANAN, KUALITAS PRODUK DAN CITRA PERUSAHAAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS RUMAH MAKAN DAPUR COET CIKARANG) RIDWAN

Presentation transcript:

Pengujian Asumsi

Ketepatan model & terpenuhinya asumsi  plot sisaan vs dugaan, plot sisaan vs variabel penjelas lain Kenormalan  Plot Normal Kehomogenan ragam  Uji Bartlett’s Kebebasan antar galat  Plot sisaan dengan sekuens waktu Keaditifan model  Uji Keaditifan Tukey Pemeriksaan Asumsi/Kelayakan Model

Transformasi Syarat ANOVA: bebas, normal, aditif. Transformasi untuk membuat data menjadi normal dan bebas 1. Transformasi akar: untuk bilangan yang bulat dan kecil, merupakan data persen. Bila terlalu kecil dapat ditambah ½ dulu YY + 1/2 2. Transformasi logaritma: untuk bilangan positif dengan kisaran luas log Y 1. Transformasi sudut: untuk bilangan desimal, atau data binom Y arcsin Experimental Design

Uji Bartlett’s