Mean, Korelasi, dan Kovariansi

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DISTRIBUSI NORMAL.
Advertisements

Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
EKSPEKTASI DAN VARIANSI
Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
Analisa Data Statistik
ANALISIS KORELASI.
PROBABILITAS BERSYARAT DAN EKSPEKTASI BERSYARAT
4. PROSES POISSON Prostok-4-firda.
Pendahuluan Landasan Teori.
Limit Distribusi.
BEBERAPA EKSPEKTASI KHUSUS
DISTRIBUSI PELUANG.
VARIABEL RANDOM.
EKSPEKTASI DARI VARIABEL RANDOM
Proses Poisson Hasih Pratiwi.
DISTRIBUSI TEORETIS.
Distribusi Gamma dan Chi Square
TRANSFORMASI VARIABEL RANDOM DISKRIT
TURUNAN.
7. RANTAI MARKOV WAKTU KONTINU (Kelahiran&Kematian Murni)
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 2
TRENDS.
KOEFISIEN KORELASI.
DISTRIBUSI DARI FUNGSI VARIABEL RANDOM
KONSEP DAN PEMODELAN ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE)
Proses Stokastik Semester Ganjil 2013.
Statistika Multivariat
Fungsi distribusi dari Y adalah : G(y)=Pr(Y≤y)=Pr(u(X ≤y)=Pr(X≤w(y))=
Variabel Acak 2.1 Variabel Acak Diskrit 2.2 Variabel Acak Kontinu
Distribusi Variable Acak Kontinu
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Responsi Teori Pendukung
KONSEP DAN PENGUJIAN UNIT ROOT
Responsi.
Pemodelan Input Catatan diambil dari “Discrete-event System Simulation” by Banks, Carson, Nelson, and Nicol, Prentice Hall, 2005, and “Simulation Modeling.
5. RANTAI MARKOV WAKTU DISKRIT
Ekonometrika Lanjutan
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Distribusi Normal.
Random Variate Distribusi Kontinu dan Diskrit
GRANGER CAUSALITY Sebenarnya Granger Causality adalah diadaptasi dari hubungan sebab akibat matematika dari Norbert Weiner ,1956 Prof.Clive Granger, 1960.
6. RANTAI MARKOV WAKTU DISKRIT KLASIFIKASI RUANG KEADAAN
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 1
DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK
Proses Kedatangan dan Distribusi Waktu Pelayanan
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
Harapan matematik (ekspektasi)
Agribusiness Study of Programme Wiraraja University
KETAKSAMAAN MARKOV DAN CHEBYSHEV
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Variansi, Kovariansi, dan Korelasi
2. PROSES STOKASTIK.
Stochastic Modeling Rian F. Umbara, M.Si
Universitas Muhammadiyah Ponorogo Statistik Multivariat
Prodi Ilmu Komputasi IT Telkom
STATISTIK MULTIVARIATE
Statistika Multivariat
EXPEKTASI, KOVARIAN DAN KORELASI
1.3 Distribusi Probabilitas Kontinu
Random Variable (Peubah Acak)
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 1
HARGA HARAPAN.
BAB 10 DISTRIBUSI PROBABILITAS Pada berbagai peristiwa dalam probabilitas jika frekuensi percobaannya banyak, maka untuk peristiwa yang bersifat independent.
Proses Stokastik.
HARGA HARAPAN.
Random Variate Distribusi Kontinu dan Diskrit
1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1.2 Variabel acak
2. PROSES STOKASTIK.
Transcript presentasi:

Mean, Korelasi, dan Kovariansi Diberikan proses stokastik X(t) Mean Autokorelasi Prostok-3-firda

Autokovariansi: Variansi: Prostok-3-firda

b. Fungsi autokorelasi dari Contoh: Misal dengan Tentukan: a. Mean dari b. Fungsi autokorelasi dari c. Fungsi autokovariansi dari Prostok-3-firda

Jawab: pdf , a. Mean dari Prostok-3-firda

b. Fungsi autokorelasi dari … Prostok-3-firda

c. Fungsi autokovariansi dari karena maka Prostok-3-firda

Diberikan proses stokastik X(t) dan Y(t) Proses X(t) dan Y(t) disebut bebas jika random variabel X(t1), X(t2),…,X(tk) dan Kros korelasi dari X(t) dan Y(t) Proses X(t) dan Y(t) disebut saling tegak lurus jika RX,Y(t1,t2) = 0 Prostok-3-firda

Cross-kovariansi dari X(t) dan Y(t) Proses X(t) dan Y(t) disebut tidak berkorelasi jika CX,Y(t1,t2) = 0 Prostok-3-firda

Proses Stokastik Stasioner dikatakan stasioner jika distribusi bersama dari beberapa sample waktu tidak berubah terhadap pergeseran waktu Atau Prostok-3-firda

Proses stokastik stasioner orde pertama Prostok-3-firda

Proses stokastik stasioner orde kedua Hal ini mengakibatkan fungsi autokorelasi dan autokovariansi hanya tergantung pada t2-t1 Prostok-3-firda

Proses stokastik X(t) disebut wide-sense Stasioner jika Prostok-3-firda

Proses Saling Bebas (Independent processes) Suatu proses stokastik dikatakan proses yang saling bebas jika Prostok-3-firda

Kenaikan bebas (independent increments) Proses stokastik waktu kontinu dikatakan mempunyai kenaikan bebas jika untuk setiap var acak saling bebas. dengan disebut kenaikan. Prostok-3-firda

e. Kenaikan stasioner (stationary increments) Proses stokastik waktu kontinu dikatakan mempunyai kenaikan stasioner jika mempunyai distribusi yang sama Prostok-3-firda

f. Kenaikan bebas stasioner (stationary independent increments) Proses stokastik waktu kontinu dikatakan mempunyai kenaikan bebas stasioner jika mempunyai distribusi yang sama Prostok-3-firda

Soal 1. Jika var acak dan Tentukan: a. mean b.Fungsi autokorelasi c. Fungsi autokovariansi Prostok-3-firda