10 hours ago
Sponsor
PENDEKATAN REGRESI SPLINE UNTUK MEMODELKAN NILAI UNAS SISWA SMK NEGERI 3 BUDURAN SIDOARJO
Wednesday, May 27, 2009
Oleh : Ibu Sri Sutarsi
Dalam regresi parametrik bentuk kurva regresi diasumsikan diketahui, untuk dapat menggunakan pendekatan regresi parametrik, diperlukan pengetahuan masa lalu tentang karakteristik data yang akan diselidiki. Berbeda dengan pendekatan regresi nonparametrik, dalam regresi nonparametrik bentuk kurva regresi diasumsikan tidak diketahui. Kurva regresi nonparametrik hanya diasumsikan smooth (mulus) dalam arti termuat di dalam suatu ruang fungsi tertentu. Data diharapkan mencari sendiri bentuk estimasinya, tanpa dipengaruhi oleh faktor subyektifitas dari perancang penelitian. Dengan demikian, pendekatan regresi nonparametrik memiliki fleksibilitas yang tinggi (Eubank,1988).
Regresi nonparametrik yang diawali dengan penelitian tentang Histogram dan Kernel (Hardle, 1990), selanjutnya mendapat perhatian yang sangat luas dari para peneliti, dan terdapat banyak model pendekatan regresi nonparametrik yang telah dikembangkan seperti spline (Budiantara, 1999; Wahba,Dalam regresi parametrik bentuk kurva regresi diasumsikan diketahui, untuk dapat menggunakan pendekatan regresi parametrik, diperlukan pengetahuan masa lalu tentang karakteristik data yang akan diselidiki. Berbeda dengan pendekatan regresi nonparametrik, dalam regresi nonparametrik bentuk kurva regresi diasumsikan tidak diketahui. Kurva regresi nonparametrik hanya diasumsikan smooth (mulus) dalam arti termuat di dalam suatu ruang fungsi tertentu. Data diharapkan mencari sendiri bentuk estimasinya, tanpa dipengaruhi oleh faktor subyektifitas dari perancang penelitian. Dengan demikian, pendekatan regresi nonparametrik memiliki fleksibilitas yang tinggi (Eubank,1988).
1
1990; Budiantara, et. al., 1997), Deret Fourier dan Wavelets (Antoniadis, et. al.,1994), Deret ortogonal (Eubank,1988).
Download Bab I Bab II Bab III Bab IV Bab V
Sharing Materi ....
PENGUJIAN HIPOTESIS STATISTIKA
Wednesday, May 13, 2009
1.Merumuskan hipotesis yang akan diuji: H0 dan Ha
2.Memilih taraf nyata pengujian(α)
3.Menentukan Kriteria Penolakan Hipotesis
Perhatikan hal-hal berikut:
1.Tanda/Operator pada hipotesis alternatif/tandingan (<, ≠, >) yang akan
menentukan dimana daerah penolakan hipotesis nol berada.
2.Taraf nyata pengujian(α) yang akan menentukan besarnya luas daerah penolakan
3.Statistik uji yang digunakan (Z, χ2, t,atau F)
4.Melakukan perhitungan-perhitungan statistik
5.Menghitung statistik-statistik contoh(ukuran contoh, rata-rata contoh, dan
simpangan baku contoh)
6.Menghitung nilai statistic pengujian
7.Menarik Kesimpulan
Download
Sharing Materi ....
Subscribe to:
Posts (Atom)
Posts
