TRENDS.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
SPESIFIKASI MODEL. Subyek dari bab berikut ini adalah : Bagaimana kita memilih nilai yang sesuai untuk p, d dan q untuk deret runtun waktu yang diberikan?
Advertisements

Abdul Kudus, SSi., MSi., PhD. Selasa, – di R313
MODEL UNTUK RUNTUN WAKTU NON STASIONER
Kuliah ke 2 sifat-sifat analisis regresi
PROBABILITAS BERSYARAT DAN EKSPEKTASI BERSYARAT
Kelompok 2 (3 SE3) Anindita Ardha Pradibtia ( ) Elmafatriza Elisha Ekatama ( ) Muh. Mustakim Hasma ( )
 Kita perlu memperhatikan struktur probabilistik yang mendasari pengamatan ini.  Kita menulis Z t untuk pengamatan pada waktu t.  Dalam hal ini,
SPESIFIKASI MODEL.
Studi Transportasi.
BAB XI REGRESI LINEAR Regresi Linear.
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
PERAMALAN.
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Operations Management
v ENTROPI Q1= panas keluaran diberi tanda negatif(-)
5.5. Integral Tentu Jumlah Riemann
Analisis Korelasi dan Regresi Linier Sederhana
KOEFISIEN KORELASI.
METODE PERAMALAN KUANTITATIF
Regresi dengan Autokorelasi Pada Error
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
TEKNIK SIMULASI D3 TEKNIK KOMPUTER
KORELASI & REGRESI LINIER
Metode Statistika Pertemuan XIV
Abdul Rohman Fakultas Farmasi UGM
KONSEP DAN PENGUJIAN UNIT ROOT
ANALISIS EKSPLORASI DATA
VALIDASI ROC KURVA ANALISIS REGRESI
Desy Putma H.(M ) Gunawan Prabowo(M ) Luk Luk Alfiana(M ) Nur Indah(M ) Tatik Dwi Lestari(M ) Anggota kelompok 5 :
BAB 9 KORELASI.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Regresi Linear Dua Variabel
Metode Statistika Pertemuan XIV
PERAMALAN.
Misal sampel I : x1, x2, …. Xn1 ukuran sampel n1
Teori Portofolio.
Analisis Regresi Sederhana
Regresi dan Korelasi Linier
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
STATISTIKA INDUSTRI I ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER (1)
Pengantar model stokastik
PERSAMAAN DIFUSI FOKKER-PLANCK
REGRESI LINIER DAN KORELASI
BAB VIII REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NON LINEAR
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
SEGMENTASI PASAR DAN PASAR SASARAN POTENSIAL
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2012/2013
Regresi Linier Sederhana dan Korelasi
STATISTIKA INDUSTRI I ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER (1)
KRITERIA MEMILIH TREND
PERTEMUAN KE-14 STATISTIK DESKRIPTIF
Mean, Korelasi, dan Kovariansi
Operations Management
PENDAHULUAN.
PENDEKATAN MODEL MATEMATIKA
PENCARIAN DISTRIBUSI.
PENERAPAN KOMPUTER Bidang HPT
ANALISIS REGRESI & KORELASI
SEGMENTASI PASAR DAN PASAR SASARAN POTENSIAL
Studi Transportasi.
Pemodelan Sistem & Simulasi Suatu Konsep
Studi Transportasi.
IKG2H3/ PERSAMAAN DIFERENSIAL DAN APLIKASI
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
ANALISIS REGRESI: DUA VARIABEL
INFERENSI STATISTIK.
近十三年来的中国会计理论研究基本取向态势 ——基于2000~2012年间国家三大基金资助 会计类项目的统计分析与思考
Transcript presentasi:

TRENDS

Dalam runtun waktu secara umum, fungsi mean adalah fungsi sebarang waktu. Pada sisi lain, dalam runtun waktu stasioner fungsi mean harus konstan terhadap waktu. Kita perlu untuk memodelkan runtun waktu yang menunjukkan tingkah laku yang bertentangan dengan yang diharapkan ketika mean konstan tetapi mempunyai trend sederhana padanya.

TREND DETERMINISTIK VS TREND STOKASTIK

Pemodelan dari suatu tren dalam runtun waktu bukanlah pekerjaan mudah. Diagram runtun waktu dapat dipandang cukup berbeda dengan pengamatan yang berbeda. Misalkan lagi dengan memperhatikan Exhibit 2.1. Kita mungkin dapat mengatakan bahwa plot menunjukkan trend umum dengan beberapa up turns yang jarang. Akan tetapi, ingatlah bahwa hal ini merupakan plot waktu dari simulasi random walk dengan fungsi mean yang tepat bernilai nol.

Trend hanyalah suatu artefak dari korelasi positif kuat antara titik-titik waktu yang berdekatan dan variansi yang naik dalam proses jika waktu naik. Situasi yang lain dari model yang sama secara eksak dapat menunjukkan trend yang agak berbeda. Beberapa penulis menggambarkan trend stokastik yang berbeda meskipun tidak terdapat definisi yang dapat diterima secara umum.

ESTIMASI DARI MEAN KONSTAN

TREND LINEAR DAN KUADRATIK