Pengantar Model Linier

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TURUNAN/ DIFERENSIAL.
Advertisements

Praktikum Metode Statistik II
SOAL ESSAY KELAS XI IPS.
Pengantar Persamaan Diferensial (PD)
BAHAN AJAR TEORI BILANGAN BAHAN AJAR TEORI BILANGAN
SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
Hypothesis Testing In Less Than Full Rank Model
Hypothesis Testing In Full Rank Model
ANALISIS REGRESI TERAPAN
Sebaran Bentuk Kuadrat
STK222 / 3(2-2) PERANCANGAN PERCOBAAN I
LIMIT FUNGSI LIMIT FUNGSI ALJABAR.
SEBARAN BENTUK KUADRAT
KALKULUS 2.
Matrik dan Ruang Vektor
REKAYASA LALU LINTAS LANJUT
Informatika Semester 1. Mahasiswa mampu memahami konsep aljabar linier dan memilih metoda yang tepat untuk menyelesaikan berbagai persoalan aljabar linier.
KOMUNIKASI ANTAR MANUSIA
Model Berpangkat Tidak Penuh
MODEL LINIER Lia Yuliana, S.Si., MT. Tahun Akademik 2011/2012.
Artificial Intelligence
METODE PENELITIAN DALAM KURIKULUM DAN PEMBELAJARAN
Gasal 2011/2012 Unika Soegijapranata Semarang
SATUAN ACARA PERKULIAHAN
Oleh: raharjo UJI LINIERITAS Oleh: raharjo
ASSESMENT COURSE STEEL STRUCUTRE
UJI MODEL Pertemuan ke 14.
Hypothesis Testing In Full Rank Model
TESTABLE HYPOTHESES. Matriks ab x ( a+b+1 ) Asumsi.
MATA kuliah: ekonometrika Terapan
HANI TIKAWATI, ESTIMATOR TAK BIAS LINIER TERBAIK PADA MODEL LINIER UNTUK KASUS HOMOSKEDASTIK DAN HETEROSKEDASTIK.
USMAN BUSTAMAN ANALISIS REGRESI Kuliah #1. OVERVIEW 3 SKS Referensi: 1.Neter, John et al. (1989). Applied Linear Regression Models. 2 nd ed. Boston: Irwin.
THESA ADI SURYANI, Analisis Komparatif Nilai Parameter Seismotektonik dari Hubungan Magnitudo Kumulatif dan Non Kumulatif untuk Jawa Timur Menggunakan.
Review Review Aljabar Linear Matrix Operations Transpose
Pertemuan 14 Penerapan model full rank
Pertemuan 14 Regresi non linier
Pengenalan Permodelan Linier
1 Pertemuan 7 Estimable parameter Matakuliah: I0204/Model Linier Tahun: Tahun 2005 Versi: revisi.
Dosen: Atina Ahdika, S.Si., M.Si.
METODE STATISTIKA (STK211)
ALJABAR LINIER KONTRAK PERKULIAHAN Title INDAH MANFAATI NUR.
Kontrak Perkuliahan Pengantar Statistika Sosial
STATISTIKA DASAR By Septi Fajarwati, M.Pd.
METODE STATISTIKA (STK211)
Pertemuan 01 Pendahuluan
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Aljabar Linier dan Matriks
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
Uji Hipotesis Dan Selang Kepercayaan Pertemuan 10
Penjelasan Awal Perkuliahan
TEKNIK ANALISIS DATA KUANTITATIF (Metode Statistika)
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (V)
Pertemuan 5 Solusi persamaan linier simultan
Generalized Linear Models
Mahasiswa mampu memecahkan persoalan
Aljabar Linier dan Matriks
Soal Latihan Pertemuan 13
ALJABAR MATRIKS Budi Murtiyasa Jur. Pendidikan Matematika
METODE PENELITIAN PENDAHULUAN E. Syahrul.
Analisis Multivariate Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
Pendugaan Parameter Regresi Logistik
Review Aljabar Matriks
Model Linier untuk data kontinyu (lanjut)
Model Linier untuk Data Kontinyu
Principal Components Analysis (Pendekatan Sampel)
Multivariate Analysis
MARYANI SETYOWATI Mata Kuliah S1 – Kesehatan Lingkungan
Pendugaan Parameter Statistika Matematika II
SILABUS MATA KULIAH PSIKOLOGI KONSELING. Kompetensi Mahasiswa memahami prinsip-prinsip psikologi konseling, berbagai teori dan teknik konseling, serta.
Transcript presentasi:

Pengantar Model Linier Oleh: Tri Nugrahadi, SSi, MA. PhD. Semester Genap 2012/2013

Materi Pokok Bahasan No. Pokok Bahasan 1 Pengenalan Model Linear dan Review Aljabar Linear 2 Bentuk Kuadrat dan Sebaran Bentuk Kuadrat 3 Model berpangkat penuh (model regresi) 4 Model Berpangkat Tidak Penuh (model anova) 5 Model Campuran (model analisis kovarians) 6 Model Linier Umum

Tujuan Pembelajaran: Mahasiswa mengerti dan memahami teori dan konsep permodelan secara umum serta dapat menerapkan model linier yang tepat terhadap suatu kelompok data atau persoalan

Rencana Pembelajaran: Pertemuan Materi Bahasan 1 -. Pengenalan Permodelan Linier -. Review beberapa konsep Aljabar Linier: operasi matriks, transpose, inverses, orthogonality, eigen-values, rank, idempotent matrix, trace, dsb 2 Bentuk Kuadrat: bentuk umum, turunan bentuk kuadrat, nilai harapan dan varians 3-4 Sebaran Bentuk Kuadrat: Sebaran Multivariate Normal, Sebaran Central & Non-Central (Chi Squared & F), Independensi Bentuk Kuadrat 5-6 Model berpangkat penuh (model regresi): formulasi model, estimasi parameter model, & sifat2 penduga parameter 7 Model berpangkat penuh (model regresi): pendugaan interval

Rencana Pembelajaran: Pertemuan Materi Bahasan 8 Model berpangkat penuh (model regresi): pengujian hipotesis (uji simultan, & uji parsial untuk satu atau beberapa parameter model) 9 Model berpangkat tidak penuh (model anova): formulasi model, estimasi parameter model, pemilihan solusi yg mungkin ( reparame-meterisasi), estimabilitas 10-11 Model berpangkat tidak penuh (model anova): pengujian hipotesis (testable hypothesis, reparameterisasi) 12 Model berpangkat tidak penuh (model anova): pengujian hipotesis untuk model klasifikasi 2 arah tanpa dan dengan interaksi 13 Model Campuran (model analisis kovarians) 14 Model Linier Umum: formulasi model, model linear umum untuk keluarga sebaran eksponensial

Buku Referensi Wajib: Myers, RH & Milton, JS. A First Course in the Theory of Linear Statistical Models. Boston: PWS-KENT, 1991 Graybill, FA. An Introduction to Linear Statistical Models. Vol 1. New York: McGraw-Hill Book Company, 1961 Searle, S.R. Linear Models. New Yor: John wiley & Sons, 1971 McCullagh, P & Nelder, JA, Generalized Linear Models, 2nd Ed. Cambridge: Chapman & Hall, 1990