Berbagai Jenis Transformasi

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
1 Pertemuan 11 Penerapan model full rank Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
Advertisements

Pertemuan 1 Pendahuluan Matakuliah : I0044 / Analisis Eksplorasi Data
1 Pertemuan 5 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Sari Numerik (I): Ukuran Pemusatan I.
Pertemuan 5-6 Metode pemulusan eksponential tunggal
Pertemuan 14 Regresi non linier
1 Pertemuan 5 Konfigurasi blok sistem diskret Matakuliah: H0142/Sistem Pengaturan Lanjut Tahun : 2005 Versi : >
1 Pertemuan 11 Analisis data -II Matakuliah: I0082/Analisis dan Perancangan survai Tahun: 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 15 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Konfirmasi (III) : Uji 1 dan 2 Angkatan.
1 Pertemuan 26 Penyederhanaan dan Transformasi Aljabar Matakuliah: T0034/Analisis & Perancangan Algoritma Tahun: 2005 Versi: 1/0.
1 Pertemuan 7 Klasifikasi dan Rekognisi Pola (1) Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Pertemuan 5 Balok Keran dan Balok Konsol
Fungsi Logaritma Pertemuan 12
1 Pertemuan 5 PPh PASAL 21 Matakuliah: A0572/ Perpajakan Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Fungsi Eksponensial Pertemuan 11 Matakuliah: J0174/Matematika I Tahun: 2008.
1 Pertemuan 14 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Konfirmasi (II) : Sebaran Z dan t.
Pertemuan 10 Sari Numerik (VI) : Standarisasi
Matakuliah : R0022/Pengantar Arsitektur Tahun : Sept 2005 Versi : 1/1
1 Pertemuan ketujuh Pola-pola kaliamt percakapan Matakuliah: >/ > Tahun: > Versi: >
1 Pertemuan 10 Pengujian parameter Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
1 Pertemuan 03 Fungsi-fungsi Microsoft Excel Matakuliah: F0562 / Lab Pengantar Aplikasi Komputer Tahun: 2005 Versi: 1 / 0.
1 Pertemuan 18 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Regresi (II) : Meluruskan Model.
Matakuliah : R0262/Matematika Tahun : September 2005 Versi : 1/1
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (I)
Matakuliah : K0074/Kalkulus III Tahun : 2005 Versi : 1/0
Analisis Regresi (IV) :
Pertemuan 10 PAJAK PERTAMBAHAN NILAI dan PPn BM
Pertemuan 2 Aljabar Matriks (I)
Pertemuan 7 Sari Numerik (III): Ukuran Penyebaran I
Analisis Konfirmasi (I) :
Pertemuan 01 Pengantar Teori Fungsi
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (VI)
Analisis Dua Klasifikasi (I) :
Eksponen, Bentuk Akar, dan Logaritma serta Fungsinya
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Matakuliah : R0262/Matematika Tahun : September 2005 Versi : 1/1
Pertemuan 8 Sari Numerik (IV) : Ukuran Penyebaran II
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 1 Pendahuluan Matakuliah : I0214 / Statistika Multivariat
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
Tahun : <<2005>> Versi : <<versi>>
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (IV)
Matakuliah : T0074 / Grafika Komputer
Pertemuan 2 Menyusun Angka (I): Angkatan (Batch)
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (V)
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (III)
Pertemuan 3 PD Dapat Dihomogenkan
Regresi Cara Eksplorasi
Matakuliah : T0074 / Grafika Komputer
Pertemuan 4 Kombinasi linier vektor
Matakuliah : T0074 / Grafika Komputer
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 4 Kemampuan penuangan ide dalam gambar/grafis
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Analisis Ragam Peubah Ganda (MANOVA V)
Matakuliah : T0074 / Grafika Komputer
Learning Outcomes Mahasiswa dapat menjelaskan definisi aljabar boole dan hukum-hukum aljabar boole,duality dan contoh pemakaian aljabar boole. Bina Nusantara.
Matakuliah : T0456 ~ Algoritma dan Metode Object Oriented Programming
Pertemuan 3 Aljabar Matriks (II)
Pertemuan 3 Diferensial
1. Bentuk Pangkat, Akar, dan logaritma
Pertemuan 9 Pengujian parameter
Pertemuan 11 Regresi polinomial
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 15 Transformasi 3D dan komposisinya
Pertemuan 17 Proyeksi Parallel dan proyeksi perspective
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
J. Risambessy. 1. Eksponen a. Pengertian Eksponen b. Sifat – Sifat Fungsi Eksponen c. Persamaan Eksponen d. Pertidaksamaan Eksponen 2.Logaritma a. Pegertian.
Tugas Pangkat Akar dan Logaritma (Kompetensi Dasar 1)
Transcript presentasi:

Berbagai Jenis Transformasi Matakuliah : I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun : 2007 Versi : V1 / R1 Pertemuan 11 Transformasi (I) : Berbagai Jenis Transformasi

ANALISIS EKSPLORASI DATA PENDUGAAN PARAMETER PEUBAH LATEN KEMISKINAN RELATIF

Melakukan tranformasi data  C3 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Melakukan tranformasi data  C3

Sifat utama lain yang penting adalah bentuk STANDARISASI Sifat utama angkatan adalah pusat dan sebaran dan ini sudah dibahas pada bagian terdahulu Sifat utama lain yang penting adalah bentuk Bentuk angkatan ini sangat penting terutama pada analisis inferensi Supaya bentuk bisa dilihat dengan jelas, maka pusat dan sebaran harus dikeluarkan dan ini disebut standarisasi

Mengeluarkan pusat angkatan BENTUK STANDARISASI Mengeluarkan pusat angkatan Mengeluarkan sebaran angkatan dengan membagi setiap observasi dengan sebarannya Mengeluarkan pusat dan sebaran secara berurutan maupun secara bersamaan

TRANSFORMASI ANGKATAN Sifat utama angkatan adalah pusat dan sebaran dan ini sudah dibahas pada bagian terdahulu Sifat utama lain yang penting adalah bentuk Bentuk angkatan ini sangat penting terutama pada analisis inferensi Supaya bentuk bisa dilihat dengan jelas, maka terkadang kita memerlukan transformasi supaya bentuk sebaran sesuai dengan yang diharapkan

Perhitungan Aljabar (logaritma, akar, pangkat, invers, dsb) BENTUK TRANSFORMASI Dapat melalui standarisasi, dengan mengeluarkan pusat angkatan, sebaran, atau keduanya (LIHAT: BAHAN YANG LALU) Melalui Nisbah Perhitungan Aljabar (logaritma, akar, pangkat, invers, dsb)

Jelas mengungkapkan laju/pertumbuhan Transformasi Nisbah Mudah Sering digunakan Jelas mengungkapkan laju/pertumbuhan Hitungan memakan waktu bila tak pakai alat bantu Tidak dapat dikembalikan ke bilangan asalnya

<< CLOSING>> Sampai saat ini Anda telah mempelajari bagian penting dari transformasi data, yaitu standarisasi Transformasi ini banyak sekali jenisnya Anda dapat mempelajari lebih dalam dari materi penunjang