FUNGSI DISKRIMINAN 3 KELOMPOK

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ANALISIS KORELASI.
Advertisements

PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
STATISTIKA MULTIVARIAT MANOVA
Inferensia Vektor Rata-Rata
PROBABILITAS DAN STATISTIK
MULTIVARIATE ANALYSIS
UJI SIGNIFIKANSI ANALISIS DISKRIMINAN TIGA KELOMPOK
Analisis Data: Memeriksa Perbedaan
ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER
FUNGSI DISKRIMINAN 2 KELOMPOK Mukminati An’amallah K Nike Putri W K
Statistika Multivariat
KORELASI DAN REGRESI LINEAR SEDERHANA
Regresi Linier Berganda
BAB VIII REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NON LINEAR
Bab 8B Estimasi Bab 8B
BAB 15 ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik merupakan tehnik statistik
oleh: Hutomo Atman Maulana, S.Pd. M.Si
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
PENGANTAR STATISTIKA LANJUTAN
Sebaran Normal Ganda (II)
BAB VII ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER
dan Transformasi Linear dalam
MODUL IV ESTIMASI/PENDUGAAN (3) A. ESTIMASI RAGAM
Aplikasi Terapan – Aljabar Linier
NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Definisi :
SMK NEGERI 4 SURAKARTA (RSBI)
Kelas XII Program IPA Semester 1
DISTRIBUSI SELISIH PROPORSI
Peta kendali atribut (lanjutan)
MENAKSIR RATA-RATA µ RUMUS-RUMUS YANG DAPAT DIGUNAKAN
STATISTIK INDUSTRI MODUL 8
4. INVERS SUATU MATRIKS : Pendahuluan
Analisis REGRESI.
PENDAHULUAN Dalam kehidupan sering ditemukan adanya sekelompok peubah yang diantaranya terdapat hubungan alamiah, misalnya panjang dan berat bayi yang.
Korelasi dan Regresi Linear Berganda
MATRIKS.
Universitas Muhammadiyah Ponorogo Statistik Multivariat
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
STATISTIK MULTIVARIATE
Statistika Multivariat
Matriks dan Vektor Matematika SMK Kelas/Semester: II/2
DASAR ANALISIS MULTIVARIATE.
EXPEKTASI, KOVARIAN DAN KORELASI
Analisis Jalur (Path Analysis).
Oleh : Asthirena D. A ( ) Pmtk 5C.
REGRESI LINIER BERGANDA (MULTIPLE LINEAR REGRESSION)
Metode Penaksiran Nisbah dan Regresi
Taksiran Ukuran Sampel (Untuk Proporsi)
Analisis Regresi Asumsi dalam Analisis Regresi Membuat persamaan regresi Dosen: Febriyanto, SE, MM. www. Febriyanto79.wordpress.com U.
Soal Latihan Pertemuan 13
CHI SQUARE DAN UJI PERSYARATAN ANALISIS
Korelasi Korelasi Product Moment digunakan untuk melukiskan hubungan antara 2 buah variabel yg sama-sama berjenis interval atau rasio. Rumus.
MULTIVARIATE ANALYSIS
STATISTIKA DESKRIPTIF
Masalah, Variabel, & Paradigma Penelitian
Bab 4 ANALISIS KORELASI.
Peta Konsep. Peta Konsep A. Invers Perkalian Matriks Ordo (2 x 2)
Principal Components Analysis
STATISTIKA 2 3. Pendugaan Parameter I OLEH: RISKAYANTO
Review Aljabar Matriks
Analisis Multivariat Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
Model Linier untuk data kontinyu (lanjut)
BAB VIII REGRESI &KORELASI BERGANDA
Principal Components Analysis (Pendekatan Sampel)
Multivariate Analysis
Analisis Multivariat Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
Teknik Regresi.
Distribusi Sampling Menik Dwi Kurniatie, S.Si., M.Biotech.
Transcript presentasi:

FUNGSI DISKRIMINAN 3 KELOMPOK Sulistyo Wahyu P K1311075 Yessy Dwi A K1311080

INTRO Menurut Johnson and Wichern (1982), tujuan dari analisis diskriminan adalah untuk menggambarkan ciri-ciri suatu pengamatan dari bermacam-macam populasi yang diketahui, baik secara grafis maupun aljabar dengan membentuk fungsi diskriminan. Dengan kata lain, analisis diskriminan digunakan untuk mengklasifikasikan individu ke dalam salah satu dari dua kelompok atau lebih.

Tujuan Analisis Diskriminan Mengetahui apakah ada perbedaan yang jelas antara kelompok pada variabel dependen. Bisa juga dikatakan untuk melihat perbedaan antara anggota grup 1, grup 2 dan grup 3. Jika ada perbedaan, untuk mengetahui variabel bebas mana yang membuat perbedaan tersebut. Membuat fungsi atau model diskriminan yang pada dasarnya mirip dengan persamaan regresi. Melakukan klasifikasi terhadap objek (dalam terminology spss disebut baris), dan untuk mengetahui apakah suatu objek termasuk pada grup 1 atau grup 2 atau grup 3.

Asumsi dan Sampel Sejumlah p variabel independen harus berdistribusi normal. Matriks ragam-peragam variabel independen berukuran pxp pada kedua kelompok harus sama. Tidak ada korelasi antar variabel independen. Tidak terdapat data yang outlier pada variabel independen.

Model Diskriminan Dengan : D = skor diskriminan b = koefisien diskriminasi atau bobot X = prediktor atau variabel independent

Analisis Diskriminan 3 kelompok Misalnya kita memiliki tiga kelompok populasi yang bebas. Dari populasi 1 diambil secara acak contoh berukuran n1 dan mempelajari p buah sifat dari contoh itu, Demikian pula ditarik contoh acak berukuran n2 dari populasi 2 serta mempelajari p buah sifat dari contoh itu. Demikian pula ditarik contoh acak berukuran n3 dari populasi 3 serta mempelajari p buah sifat dari contoh itu. Dengan demikian ukuran contoh secara keseluruhan dari populasi 1, populasi 2 dan populasi 2 adalah n = n1 + n2 + n3

Misalkan p buah sifat dipelajari itu dinyatakan dalam variable acak berdimensi ganda melalui vektor dalam bentuk matriks dapat dinyatakan sebagai berikut :

X1 X2 X3 XP X1 X2 X3 XP KELOMPOK 1 KELOMPOK 2 X1 X2 X3 XP KELOMPOK 3

Yang harus diingat Untuk nilai eigen, dapat diperoleh suatu vektor eigen yang terkait dengan nilai eigen tersebut. Jika λ adalah suatu eigen dari matriks persegi A yang berordo p, maka vektor v= [a1 a2 ... ap] disebut vektor eigen untuk matriks A jika (A-λI)v=0. Vektor eigen disebut eigen terstandar jika panjang vektor tersebut adalah satu. Dengan demikian, v = [a1 a2 ... ap] disebut vektor eigen terstandar jika a12+a22+...+ap2

Ringkasan Step Mencari Fungsi Diskriminan Mencari Rata-rata tiap kelompok Mencari Matriks Kovariansi Mencari Matriks Kovariansi Gabungan, Inverskan Mencari Matriks Kovarian total dari seluruh data Mencari Matriks Antara (B) Mencari nilai eigen (l W-1B - I l) Mencari vektor eigen dari masing masing nilai eigen yang ada. Merumuskan fungsi diskriminannya.

Contoh soal Dari sebuah populasi , diambil tiga sampel yang masing-masing berukuran 5. sampel pertama diambil dari siswa SMK , sampel kedua diambil dari siswa SMA IPS , dan sampel ketiga diambil dri siswa SMA IPA. Ketiga kelompok diuji kemampuan matematikanya , yang terdiri dari dua ujian yaitu ujian pemahaman konsep dan ujian ketrampilan komputasi

SMK SMK SMA IPS SMA IPA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 NS KONSEP (X1) KOMPUTASI (X2) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15