• Tidak ada hasil yang ditemukan

ESTIMASI SKEWNESS (KEMIRINGAN) DENGAN MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP DAN METODE JACKKNIFE -

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "ESTIMASI SKEWNESS (KEMIRINGAN) DENGAN MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP DAN METODE JACKKNIFE -"

Copied!
67
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Tabel
Gambar
Gambar 2.1 Sebaran Distribusi Normal
Gambar 2.2 Skema Metode Bootstrap
+7

Referensi

Dokumen terkait

Penelitian ini memberikan estimasi Bayes untuk parameter Pareto yang digunakan untuk mem- peroleh distribusi prediktif Bayes dalam menaksir prior tingkat kepercayaan atau nilai

Bilamana suatu tanggul yang sudah ada akan diperlebar atau dinaikkan, atau keduanya atau tanggul ditempatkan pada lereng, permukaan lereng dibuat bertangga seperti ditunjukkan

Untuk mengetahui kemampuan sebuah metode, baik atau kurangnya sebuah metode tidak hanya dilihat dari sisi teoritis, namun diperlukan pengujian dan akan lebih baik

Uji normalitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya memiliki distribusi data yang normal

(image enhancement) ini dengan cara memasukkan (menginputkan) sebuah citra yang kualitasnya kurang bagus, kemudian akan diproses menggunakan filtering median dan

menerapkan jalan jawaban di atas tentu akan menghabiskan waktu, jalan tercepatnya yaitu cukup dengan mencari rata-ratanya saja, sedangkan median dan modus tidak perlu mencari

Penaksir yang memiliki variansi minimum merupakan penaksir yang baik untuk penaksir tak bias sebaliknya apabila rata-rata penaksir tidak sama dengan parameter

Modus tidak lain adalah suatu skor atau nilai yang mempunyaifrekuensi aling banyak dengan kata lain, skor atau nilai yang memiliki frekuensi maksimal dalam distribusi