• Tidak ada hasil yang ditemukan

4. FORM EV PBM DIII Metode Regresi

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "4. FORM EV PBM DIII Metode Regresi"

Copied!
1
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 1 Halaman )

Teks penuh

(1)

EVALUASI SOAL SEMESTER GASAL

PRODI DIII STATISTIKA FMIPA ITS

Mata Kuliah /Kode/ sks/Semester : Metoda Regresi /SS145364/ (2/1/1) /III

Nama Dosen Pengampu (KELAS A) :

Nama Dosen Pengampu (KELAS B) :

CAPAIAN PEMBELAJARAN

Kelas A

Kelas B

Bentuk Assesmen (Ujian Tulis, lisan, presentasi, dll)

Bukti Assesmen (Soal ETS/EAS/ Tugas/Modul/Laporan)

Bentuk Asesmen (Ujian Tulis, lisan, presentasi, dll)

Bukti Assesmen (Soal ETS/EAS/ Tugas/Modul/Laporan)

1. Dapat menjelaskan

pengertian, kegunaan dan konsep dasar regresi linier serta korelasi linier

2. Dapat melakukan pemodelan

regresi linier sederhana metode Ordinary Least Square (OLS), baik secara manual maupun dengan software Minitab (asumsi metode OLS dianggap terpenuhi)

3. Dapat melakukan pemodelan

regresi berganda metode OLS, baik secara manual maupun paket program komputer (asumsi metode OLS dianggap terpenuhi)

4. Dapat melakukan

pemeriksaan asumsi model regresi linier metode OLS, baik secara manual maupun paket program computer

5. Dapat membuat variabel

dummy dan dapat melakukan pemodelan regresi linier metode OLS dengan variabel dummy sebagai variabel independen dan mengerti interpretasinya

6. Dapat menentukan model

terbaik secara statistika, sesuai dengan prosedur dan kriteria yang sahih

Catatan Koordintor RMK :

Surabaya,

Koordinator RMK Pemodelan

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 1 Halaman - 80.51 KB )

Dokumen terkait

Analisis dan identifikasi faktor untuk pengembangan tingkat kompetisi ekspor komoditas agroindustri di indonesia

Hasil pemodelan ekonometrik dengan menggunakan metode ordinary least square (OLS) menunjukkan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kompetisi ekspor komoditi

Analisis Penggunaan Faktor-Faktor Produksi Pada Perusahaan Batik di Kampoeng Batik Kecamatan Laweyan Solo pada Tahun 2007.

transportasi, dan biaya bahan baku terhadap nilai produksi batik digunakan. analisis regresi linier berganda dengan metode Ordinary least

Pengaruh Faktor Produksi pada USAhatani Lada di Sulawesi Tenggara (Kasus Integrasi Lada - Ternak di Kecamatan Landono, Kabupaten Kendari)

Data dianalisa menggunakan regresi linier berganda dengan metode Ordinary Least Square (OLS). Untuk membedakan teknologi produksi digunakan dummy variable pada

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kebijakan Cash Holding Perusahaan Manufaktur di Indonesia, Malaysia, dan Vietnam Tahun 2010 - 2016

Metode analisis yang dipakai dalam model adalah analisis regresi linier berganda dengan metode estimasi OLS ( Ordinary Least Square ) atau Metode Kuadrat Terkecil untuk

3. FORM EV PBM DIII Teori Statistika

Mampu menjelaskan konsep distribusi dari variabel random diskrit dan kontinyu. Mampu menjelaskan konsep metode penentuan penaksir titik meliputi

Jurnal Litbang Edusaintech (JLE)

Metode kuadrat terkecil (Ordinary Least Square/OLS) merupakan metode standar untuk mengestimasi nilai parameter model regresi linear sederhana maupun linier

PENGOPTIMALAN SOFTWARE S-PLUS GUNA ESTIMASI MODEL REGRESI UNTUK DATA DENGAN KESALAHAN PENGUKURAN MENGGUNAKAN METODE BAYES

Dalam penelitian ini untuk pendekatan parametrik digunakan Ordinary Least Square (OLS), dan untuk Nonparametrik bila kesalahan pengukuran diabaikan digunakan metode B-spline

KETERSEDIAAN BAHAN BAKU DAN TENAGA KERJA SEBAGAI FAKTOR PENENTU KEBERHASILAN PRODUKSI GULA DI PG WONOLANGAN KABUPATEN PROBOLINGGO PENDAHULUAN

Pada pengujian dengan menggunakan faktor produksi Coob-Douglas dengan asumsi Ordinary Least Square (OLS) Menurut Ghozali (2005) bahwa Asumsi OLS merupakan asumsi