Analisis Statistika MULTIVARIATE

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISIS KORELASI.
Advertisements

PENGERTIAN DAN PROSEDUR PENDUGA BEDA DAN PENDUGA REGRESI
BAB 12. RELIABILITAS I A. DASAR
SEBARAN BENTUK KUADRAT
NOTASI PENJUMLAHAN ()
PROBABILITAS DAN STATISTIK
Persamaan Differensial Linier Dengan Koefisien Variabel
Uji Mean/ n kecil 2. Uji beda mean sampel kecil (n
Hypothesis Testing In Full Rank Model
Distribusi Bentuk Kuadrat
Regresi Linier Berganda
Statistika Multivariat
NILAI HARAPAN DAN MOMEN
Uji Residual (pada regresi Linier)
Regresi Linier Berganda
PRESENTASI STATISTIKA DESKRIPTIF Nama : Elfira Suryani NIM : Kelas : 11.2A.04 Kelompok : 7 press.com.
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
Sebaran Normal Ganda (II)
NOTASI PENJUMLAHAN ()
Regresi Berganda Statistika Ekonomi II Pertemuan Ke 10
Analisis Regresi Sederhana
REGRESI DAN KORELASI.
SISTEM PERSAMAAN LINIER SIMULTAN
UJI VALIDITAS & RELIABILITAS
Regresi Linier Berganda
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Pertemuan ke 14.
SMK NEGERI 4 SURAKARTA (RSBI)
SISTEM PERSAMAAN LINIER
Pertemuan ke 14.
Regresi Linier Berganda
STATISTIK INDUSTRI MODUL 8
Regresi Linier (Linear Regression)
Statistika Deskriptif Pertemuan 2
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (V)
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (III)
Variansi, Kovariansi, dan Korelasi
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance)
REGRESI LINEAR BERGANDA
PERTEMUAN KE-14 STATISTIK DESKRIPTIF
Universitas Muhammadiyah Ponorogo Statistik Multivariat
Ukuran Variasi atau Dispersi
INFERENSI VEKTOR MEAN 1 Statistik Hotelling’s 2
Distribusi Sampling.
Ukuran Variasi atau Dispersi
STATISTIK MULTIVARIATE
Statistika Multivariat
Ukuran Variasi atau Dispersi
ALJABAR LINIER DAN MATRIKS
Metode Penaksiran Nisbah dan Regresi
UKURAN VARIASI (DISPERSI) Sumber : J.Supranto, hal.127
Regresi Linier Berganda
Penyelesaian Persamaan Linier dengan Matriks
STATISTIKA-Regresi Linier Sederhana
Regresi Linier Berganda
PENERAPAN KOMPUTER Bidang HPT
Distribusi Sampling.
Analisis Multivariate Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
Regresi Linier Berganda
Komputer Terapan Administrasi Publik
Principal Components Analysis
Review Aljabar Matriks
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
IKG2H3/ PERSAMAAN DIFERENSIAL DAN APLIKASI
Korelasi dan Regresi Aria Gusti.
Principal Components Analysis (Pendekatan Sampel)
Multivariate Analysis
Teknik Regresi.
Transcript presentasi:

Analisis Statistika MULTIVARIATE www.themegallery.com

Deskriptif Bentuk Umum Data Multivariate: Variabel Variabel 1 … Variabel k Variabel p Item 1 X11 X12 X1k X1p Item 2 X21 X22 X2k X2p . Item j Xj1 Xj2 Xjk Xjp Item n Xn1 Xn2 Xnk Xnp

Bentuk umum tersebut ditulis dalam bentuk matriks :

Mean Mean sampel ke i bila ada p variabel dan n pengukuran : : mean variable ke k Secara lebih rinci adalah sebagai berikut : .

Mean sampel yang ditulis dalam bentuk matriks

Varians dan Kovarians Varians sampel untuk variable ke k : Kovarians sampel untuk variable ke i dan ke k adalah : Secara lebih rinci adalah sebagai berikut :

Varians dan kovarians sampel yang ditulis dalam bentuk matriks

Koefisien Korelasi Koefisien Korelasi Sampel untuk Variabel ke i dan k adalah :

Korelasi sampel yang ditulis dalam bentuk matriks

Koefisien korelasi sample mempunyai sifat : r menunjukkan ukuran hubungan linier r = 0 , artinya tidak ada hubungan linier antara kedua komponen. r < 0 , artinya kecenderungan 1 komponen besar bila komponen lain kecil. r > 0 , artinya kecenderungan 1 komponen besar bila komponen lain besar.

Contoh : Jika terdapat dua variabel dan masing-masing datanya adalah sebagai berikut : a. Variabel 1 : 42 52 48 58 b. Variabel 2: 4 5 4 3 Tentukan :

Penyelesaian : Matriks X : Mean Variabel 1 dan 2

Varians dan Kovarians

Matriks varians kovarians Korelasi Matriks korelasi