Metode Rejection.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ASSALAMUALAIKUM WR. WB VIII B MENENTUKAN GRADIEN By : Ratna Rahmadani.
Advertisements

TURUNAN FUNGSI ALJABAR
OC Curve Operating Characteristic Curve for x bar Control Chart
*2 anak yg presentasi diambil secara tidak random.
 Definisi operasional dari prosedur ini adalah: memilih n buah angka berbeda dengan peluang pengambilan yang sama dari sebuah tabel yang berisikan.
POPULASI dan SAMPEL Rancangan Pengambilan Sampel (Sampling design) Pada dasarnya terdiri dari 2 unsur : 1. Populasi yang akan diambil sampelnya.
Bab X Pengujian Hipotesis
MENYUSUN PROPOSAL PENELITIAN
BAB 3 PERSAMAAN GARIS LURUS Terdiri dari dua sumbu koordinat
Eni Sumarminingsih, SSi, MM
DISTRIBUSI PELUANG.
Metode Statistika II Pertemuan 5 Pengajar: Timbang Sirait
FUNGSI LINEAR.
Pengantar Variabel dapat dibedakan menjadi 2, yaitu : Variabel kualitatif (sifatnya tidak tetap, berubah-ubah, yang tidak dapa diukur seperti cita rasa,
Ekonometrika Metode-metode statistik yang telah disesuaikan untuk masalah-maslah ekonomi. Kombinasi antara teori ekonomi dan statistik ekonomi.
Thinning Disusun Oleh: Andreas Nataniel ( x)
PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS
PERSAMAAN GARIS PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh Kelompok 4 :
Assalamualaikum Wr Wb PERSAMAAN GARIS LURUS BY Yanuar Kristina P
ASSALAMUALAIKUM WR WB.
Pendugaan Parameter Pendugaan Titik dan Pendugaan Selang
BAB VII Simulasi Monte Carlo.
Pembangkit Random Number. Definisi _1 (i). Himp. Semua hasil yang mungkin dari suatu eksperimen dan dinyatakan dengan S. (i). Himp. Semua hasil yang mungkin.
BAB IV PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
Pembangkit Random Number
Pembangkit Random Variate
Bab I konsep-konsep dasar probabilitas
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
Analisis Koefisien Korelasi Rank Spearman
BAB VI Metode Rejection.
BAB IV PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
TUGAS praktikum METODE STATISTIk
UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov & Chi-Square Oleh: Roni Saputra, M
BAB 7 METODE REJECTION.
Random Sampling (lanjutan)
1 In fla s i H a rg a M in y a k G o re n g MODUL PERKULIAHAN SESI 2
BAGIAN 13 AUDIT SAMPLING.
T – test
BAB IV PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
Analisis Koefisien Korelasi Rank Spearman
1 MODUL PERKULIAHAN SESI 2 MENJELANG UJIAN TENGAH AKHIR (UAS)
ASSALAMUALAIKUM WR WB.
Random Variate Distribusi Kontinu dan Diskrit
Diagram Kontrol Rata-rata
UJI BEDA PROPORSI Chi Square.
Sistem koordinat Kartesius
Simulasi Monte Carlo.
1 In fla s i H a rg a M in y a k G o re n g MODUL PERKULIAHAN SESI 2
PERSAMAAN LINEAR.
GARIS SINGGUNG PERSEKUTUAN DUA LINGKARAN Everyone can be everything
Rangka Batang.
LUKMAN HARUN IKIP PGRI SEMARANG
Simulasi Monte Carlo Pertemuan 5 MOSI T.Informatika Ganjil 2008/2009
Tugas Teknologi Informasi dan Komunikasi Microsoft Power Point
Rangka Batang.
PENCARIAN DISTRIBUSI.
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
By: Megawati Syahril, MBA, SE
HIPOTESIS Hipotesis Penelitian = Hipotesis Konseptual adalah pernyataan yang merupakan jawaban sementara terhadap suatu masalah yang masih harus diuji.
Metode dan Distribusi Sampling
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
DISTRIBUSI FREKUENSI   DISTRIBUSI FREKUENSI ADALAH TABEL FREKUENSI YANG MENGELOMPOKKAN DATA YANG BELUM TERKELOMPOK KE DALAM KELAS - KELAS SEHINGGA MENJADI.
Bidang Kartesius Kelas 9 Semester 2.
UJI RATA-RATA.
C. Persamaan Garis Singgung Kurva
Random Variate Distribusi Kontinu dan Diskrit
Pembangkitan Peubah Acak Kontinyu I
Hasil analisis dari pengukuran kadar glukosa darah sewaktu-waktu sejumlah 100 orang didapat rata-rata 152 mg% dan S = 55 mg%. Dapatkanlah probabilitas.
C. Persamaan Garis Singgung Kurva
NILAI EIGEN VEKTOR EIGEN
Transcript presentasi:

Metode Rejection

Prosedur Metode Rejection Pengambilan random number antara 0 dan 1, selanjutnya menentukan random number sebanyak dua kali kelompok nilai (angkanya). Pergunakan RA pada lokasi dari t (absis) antara titik A dan B dengan titiknya p, sehingga pada absis diperoleh: p = A + ( B – A ) R yang digambarkan sebagai berikut:

f (t) M q (p,q) p A to B Q = M . R P = A – (B – A) R S A

Pergunakan RB pada lokasi dari f(t) = ordinat (vertikal A x w) dengan titiknya (point) q = m x RB Kemudian dilakukan pemilihan, yaitu : 1. Apabila q . f(p), maka kedua RN dari RA dari RB tersebut ditolak dan kita kembali megambil RN baru seperti pada langkah awal. 2. Namun apabila cocok f(p) ≥ q, Nilai p dapat diterima sebagai nilai sampel yang diambil dari distribusi tersebut.