Metode Least Square Error

Top PDF Metode Least Square Error:

Pendugaan parameter distribusi rayleigh dengan metode kuadrat terkecil dan metode kemungkinan maksimum

Pendugaan parameter distribusi rayleigh dengan metode kuadrat terkecil dan metode kemungkinan maksimum

Distribusi Rayleigh dengan parameter tunggal memiliki satu parameter yaitu parameter . Pendugaan parameter distribusi Rayleigh dapat dilakukan dengan berbagai metode. Dalam skripsi ini dibahas pendugaan parameter distribusi Rayleigh dengan menggunakan dua metode yaitu Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method) dan Metode Kemungkinan Maksimum (Maximum Likelihood Method). Konsep dari Metode Kuadrat Terkecil adalah menduga parameter dengan memilih garis regresi yang terdekat dengan semua data yang meminimumkan Jumlah Kuadrat Galat (Sum of Square Error). Sedangkan, konsep dari Metode Kemungkinan Maksimum adalah menduga parameter distribusi yang memaksimumkan fungsi likelihood.
Baca lebih lanjut

108 Baca lebih lajut

ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION Alfira Mulya Astuti

ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION Alfira Mulya Astuti

Metode regresi merupakan metode statistik yang paling umum digunakan. Metode regresi yaitu metode yang menghubungkan variabel respon dengan variabel bebas dengan hasil keluaran (output) utamanya adalah estimasi dari parameter yang membentuk suatu model tertentu (Draper dan Smith, 1992). Masalah utama dari metode ini adalah jika metode ini diterapkan pada data spatial, dimana metode Ordinary Least Square (OLS) untuk estimasi parameter model regresi dengan asumsi error identik independen dan berdistribusi normal yang harus dipenuhi, maka akan diperoleh satu model taksiran untuk semua data. Hal inilah yang menyebabkan ketidaksesuaian model pada data spatial.
Baca lebih lanjut

17 Baca lebih lajut

PREDIKSI WAKTU KETAHANAN HIDUP DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE.

PREDIKSI WAKTU KETAHANAN HIDUP DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE.

Coronary heart disease is caused due to an accumulation of fat on the inside walls of blood vessels of the heart (coronary arteries). The factors that had led to the occurrence of coronary heart disease is dominated by unhealthy lifestyle of patients, and the survival times of different patients. This research objective is to predict the survival time of patients with coronary heart disease by taking into account the explanatory variables were analyzed by the method of Partial Least Square (PLS). PLS method is used to resolve the multiple regression analysis when the specific problems of multicollinearity and microarray data. The purpose of the PLS method is to predict the explanatory variables with multiple response variables so as to produce a more accurate predictive value. The results of this research showed that the prediction of survival for the three samples of patients with coronary heart disease had an average of 13 days, with a RMSEP value (error value) was 1.526 which means that the results of this study are not much different from the predicted results in the field of medicine. This is consistent with the fact that the medical field suggests that the average survival for patients with coronary heart disease by 13 days.
Baca lebih lanjut

8 Baca lebih lajut

Analisa Peramalan Permintaan Air Minum Dalam Kemasan Pada PT. XYZ Dengan Metode Least Square dan Standard Error of Estimate

Analisa Peramalan Permintaan Air Minum Dalam Kemasan Pada PT. XYZ Dengan Metode Least Square dan Standard Error of Estimate

Setelah mengenai beberapa teknik peramalan di bab ini, Anda akan melihat bahwa tidak ada satu metode tunggal yang paling unggul. Sesuatu yang berjalan dengan baik di suatu perusahaan pada suatu set kondisi tertentu mungkin bisa menjadi bencana bagi organisasi lain, atau bahkan pada departemen yang berbeda di perusahaan yang sama. Sebagai tambahan, Anda akan melihat keterbatasan dari apa yang dapat diharapkan dari'suatu peramalan. Sangat jarang peramalan memberikan hasil yang sempurna. Peramalan juga menghabiskan banyak biaya dan waktu untuk persiapan dan pengawasan.
Baca lebih lanjut

6 Baca lebih lajut

EVALUASI METODE PENENTUAN PARAMETER BIOCHEMICAL OXYGEN DEMAND (BOD) Lismining Pujiyani Astuti

EVALUASI METODE PENENTUAN PARAMETER BIOCHEMICAL OXYGEN DEMAND (BOD) Lismining Pujiyani Astuti

Nilai laju BOD (k) dan BOD ultimate berbeda nyata antara Least square method, Thomas graphical method dan daily different method. Berdasarkan nilai D, total error, CD dan MSC , metode least square method (LSM) merupakan metode yang mempunyai akurasi, validitas dan good fitness paling tinggi, sedangkan Thomas graphical method dan daily different method mempunyai CD dan MSC yang negatif.

6 Baca lebih lajut

PARTIAL LEAST SQUARE PLS SEBAGAI METODE

PARTIAL LEAST SQUARE PLS SEBAGAI METODE

Abstract— Today, using Regression analysis, factor and path analysis in exploratory survey data and data mining cause many bias when confirmed with theory based on it. Many bias could happen because in the analysis which use them, measurement error, latent variables on measurement and structural model not included. Structural Equation Modeling (SEM) based on covariance - call LISREL - can handle many problem in bias because measurement error, latent variables on measurement and structural model included in LISREL. but in LISREL has many assumption for example: needs many (big)
Baca lebih lanjut

3 Baca lebih lajut

PENGGUNAAN METODE WEIGHTED LEAST SQUARE

PENGGUNAAN METODE WEIGHTED LEAST SQUARE

Konsekuensi terjadinya heteroskedastisitas adalah hasil estimasi OLS yang diperoleh tetap bersifat linier dan tak bias, tetapi varian yang diperoleh menjadi tidak efisien, artinya varian cenderung membesar atau tidak lagi merupakan varian yang minimum sehingga estimasi yang diperoleh tidak lagi BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ). Akibat dari varians yang tidak lagi minimum yaitu menyebabkan perhitungan standard error metode OLS menjadi tidak bisa dipercaya kebenarannya. . Standard error ini memiliki peran dalam pembentukan t hitung maupun F hitung. Interval estimasi maupun uji hipotesis yang didasarkan pada distribusi t maupun uji F tidak bisa lagi dipercaya untuk mengevaluasi hasil regresi. Jika standard error mengecil maka t cenderung membesar namun kelihatannya signifikan, padahal sebenarnya tidak signifikan. Sebaliknya jika standard error membesar, maka t cenderung mengecil dan tidak signifikan, padahal sebenarnya signifikan. Hal ini berarti bahwa jika terdapat heteroskedastisitas dalam model regresi maka uji t menjadi tidak menentu sehingga dapat menyesatkan kesimpulan yang akan diambil[5].
Baca lebih lanjut

8 Baca lebih lajut

Partial Least Square Structural Equation

Partial Least Square Structural Equation

Structural Equation Modeling (SEM) is an analysis method that consists of two models: the measurement and structural model. The assumtion of SEM modeling is multivariate normally distribution and large relatively sample size. In some cases there are data that doesn’t meet these assumptions so that required some handeling. In this study, the handling is done by using the approach Partial Least Square (PLS). Furthermore, changing the likert scale into binary scale

6 Baca lebih lajut

ANALISIS REGRESI ROBUST PADA DATA MENGANDUNG PENCILAN DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE

ANALISIS REGRESI ROBUST PADA DATA MENGANDUNG PENCILAN DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan secara keseluruhan, untuk pencilan menunjukkan bahwa metode LMS (Least median of Square) memberikan nilai yang cukup baik dalam ketahanannya terhadap adanya pencilan daripada dengan metode OLS (Ordinary Least Square). Hal ini dapat dilihat pada hasil koefisien R 2 adj

14 Baca lebih lajut

ANALISIS REGRESI ROBUST PADA DATA MENGANDUNG PENCILAN DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE

ANALISIS REGRESI ROBUST PADA DATA MENGANDUNG PENCILAN DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE

Pendeteksian dilakukan dengan mengggunakan data yang mengandung pencilan 10%, 20% dan 40%. Langkah selanjutnya mengestimasi data menggunakan metode Robust, dalam penelitian ini menggunakan metode LMS (Least median of Square) sehingga didapatkan model regresi yang akurat dengan cara melihat hasil nilai koefisien regresi dan keakuratan model pada analisis yang dilakukan. Nilai keakuratan model pada data simulasi rata-rata besarnya diatas nilai 90%, maka model tersebut dinyatakan akurat.

14 Baca lebih lajut

Studi Perbandingan Algoritma Blind Equalization Dengan Metode Dekomposisi Pada Blind Equalizer

Studi Perbandingan Algoritma Blind Equalization Dengan Metode Dekomposisi Pada Blind Equalizer

Distorsi pada kanal komunikasi ini menyebabkan dispersi bentuk pulsa informasi yang ditransmisikan. Adanya pelebaran bentuk pulsa informasi ini menyebabkan antar pulsa informasi yang saling berdekatan atau overlap satu dengan yang lainnya. Efek overlap ini dikenal dengan efek intersymbol interference (ISI). Pengaruh ISI dapat mengakibatkan kesalahan (error) dari data informasi yang diterima oleh penerima jika dibandingkan dengan data informasi asal yang dikirim, sehingga apabila tidak ditangani dengan baik akan menghasilkan laju kesalahan atau Bit Error Rate (BER) yang cukup tinggi pada sistem transmisi digital.
Baca lebih lanjut

6 Baca lebih lajut

ANALISIS REGRESI ROBUST PADA DATA MENGANDUNG PENCILAN DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE

ANALISIS REGRESI ROBUST PADA DATA MENGANDUNG PENCILAN DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan secara keseluruhan, untuk pencilan menunjukkan bahwa metode LMS (Least median of Square) memberikan nilai yang cukup baik dalam ketahanannya terhadap adanya pencilan daripada dengan metode OLS (Ordinary Least Square). Hal ini dapat dilihat pada hasil koefisien R 2 adj

14 Baca lebih lajut

PERSAMAAN SIMULTAN UNTUK KEBIJAKAN FINANSIAL DENGAN METODE THREE STAGE LEAST SQUARE

PERSAMAAN SIMULTAN UNTUK KEBIJAKAN FINANSIAL DENGAN METODE THREE STAGE LEAST SQUARE

Persamaan simultan merupakan persamaan yang terdiri dari beberapa persamaan yang saling berhubungan secara simultan. Salah satu kasus yang mengindikasikan adanya hubungan simultan adalah persamaan kepemilikan manajerial dan leverage, di mana kedua persamaan tersebut dapat diperoleh dengan menggunakan model regresi. Selanjutnya kedua persamaan tersebut akan diuji apakah mengandung hubungan secara simultan dengan menggunakan uji simultan (Hausman test). Jika kedua persamaan tersebut berhubungan secara simultan, maka didapatkan persamaan simultan. Sebelum melakukan penaksiran parameter persamaan simultan, dilakukan identifikasi model terlebih dahulu. Pengidentifikasian ini bertujuan untuk melihat apakah taksiran angka dari koefisien persamaan simultan dapat diperoleh dari koefisien reduced-form yang ditaksir. Jika persamaan tersebut berada dalam kondisi just identified, maka penaksiran parameter persamaan simultan salah satunya dapat dilakukan dengan menggunakan metode three stage least square (3SLS).
Baca lebih lanjut

42 Baca lebih lajut

Ralat (Uncertainties), Perambatan ralat (Propagation of Error), Pencocokan Kuadrat tekecil (Least Square Fitting), dan Analisis Grafik

Ralat (Uncertainties), Perambatan ralat (Propagation of Error), Pencocokan Kuadrat tekecil (Least Square Fitting), dan Analisis Grafik

 Angka signifikan– adalah jumlah angka pengukur an yang memiliki ar ti Kar ena kita tahu bahw a semua pengukur an memiliki keter batasan, maka ada satu tempat desimal pada setiap peng[r]

11 Baca lebih lajut

ESTIMASI PARAMETER MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION DENGAN METODE GENERALIZED LEAST SQUARE

ESTIMASI PARAMETER MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION DENGAN METODE GENERALIZED LEAST SQUARE

Metode yang biasa digunakan untuk mengestimasi parameter regresi linear adalah metode ordinary least square (OLS). Asumsi yang harus dipenuhi dalam penggunaan OLS adalah sesatan tidak berkorelasi (nonautokorelasi). Sesatan dari pengamatan dalam persamaan regresi multivariat seringkali berkorelasi sehingga asumsi nonautokorelasi tidak terpenuhi. Suatu model pendekatan pada regresi multivariat dengan sesatan berkorelasi disebut sebagai model seemingly unrelated regression (SUR) (Alaba et al., 2010).

30 Baca lebih lajut

MEMBANDINGKAN DUA METODE ANALISIS RUNTUN WAKTU UNTUK MEMPREDIKSI PELANGGAN PLN KOTA SALATIGA.

MEMBANDINGKAN DUA METODE ANALISIS RUNTUN WAKTU UNTUK MEMPREDIKSI PELANGGAN PLN KOTA SALATIGA.

Teknik analisa data menggunakan analisa kuantitatif yang digunakan untuk menjelaskan hasil peramalan yang berbentuk angka dari data pelanggan yang sudah diperoleh. Metode yang digunakan adalah metode analisis deret waktu (times series) dengan perumusan yang digunakan yaitu :

4 Baca lebih lajut

elma tugas peramalan

elma tugas peramalan

Dalam menduga koefisien regresi sampel dengan metode ini tak diperlukan asumsi apapun, karena metode ini telah diterima secara umum sebagai suatu kriteria yang baik. Tetapi dalam inferensi regresi, misalnya membuat pendugaan interval dan menguji parameter regresi populasi diperlukan beberapa asumsi.

3 Baca lebih lajut

Karakteristik Tektonik dan Periode Ulang Gempa Bumi pada Sesar Matano Sulawesi Selatan - Repositori UIN Alauddin Makassar

Karakteristik Tektonik dan Periode Ulang Gempa Bumi pada Sesar Matano Sulawesi Selatan - Repositori UIN Alauddin Makassar

Karakteristik tektonik Sesar Matano ialah bagaimana sifat tektonik di daerah sesar matano tersebut. Sifat yang di maksud adalah dapat ditinjau dari a-value (aktivitas gempa) dan dapat juga di tinjau dari b-value (kondisi batuan setempat). Telah terlihat jelas bahwa dengan menggunakan metode least square maupun Likelihood nilai dari a-value (aktivitas gempa) lebih tinggi dibandingan b-value (kondisi batuan setempat). Hal ini menandakan bahwa aktifitas seismic pada sesar matano tergolong tinggi. Sedangkan untuk kondisi bantuan atau b-value erat kaitanya dengan tektonik. Makin besar nilai b-value maka tingkat kerapuhan batuannya semakin rapuh artinya jika diberikan sedikit tenaga langsung pecah dan jika nilai b-value rendah maka kekuatan batuannya kuat sehingga tenaga besar atau gempa besar yang bisa mengakibatkan kerusakan.
Baca lebih lanjut

113 Baca lebih lajut

Analisis Determinan yang Mempengaruhi Tabungan di Indonesia

Analisis Determinan yang Mempengaruhi Tabungan di Indonesia

Metode yang digunakan dalam melakukan estimasi terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan tabungan di Indonesia tersebut adalah metode Ordinary Least Square OLS dengan mengguna[r]

3 Baca lebih lajut

ESTIMASI MODEL META-REGRESI BERDASARKAN METODE WEIGHTED LEAST SQUARE SKRIPSI

ESTIMASI MODEL META-REGRESI BERDASARKAN METODE WEIGHTED LEAST SQUARE SKRIPSI

Meta-regression model is a model that is investigating about heterogeneity between the results of similar some research that is associated with one or more covariates. The purpose of the writing of this final project is to obtain parameter estimation on meta-analysis model and meta-regression model, then applying the model on the secondary data. Parameter estimation of meta-analysis model and meta-regression model is solved using the Weighted Least Square (WLS) method and using the DerSimonian-Laird method as the process of estimation for the parameter of between-study variance. Inference using the significance test of parameter for meta-analysis model and meta-regression model, and the heterogeneity test for suitability of meta-analysis model and meta-regression model. The data used in this research is secondary data that is retrieved from a book entitled Introduction to Meta-Analysis that was written by Michael Borenstein, Larry V. Hedges, Julian P. T. Higgins, and Hannah R. Rothstein. Data used to the research unit is 13 similar research discusses the influence of BCG immunization against tuberculosis presented in case control study design. The results showed that the random effects meta-analysis model is appropriate, so effective in the BCG immunization lowering the risk of tuberculosis. In addition, covariate (latitude) significantly influential of random effects meta-regression model, so the granting of BCG immunization more effective when the research is done at a greater distance from the Equator. The suitability test of the meta- regression model is also supported with R-square value amount to 86.9%.
Baca lebih lanjut

14 Baca lebih lajut

Show all 10000 documents...