BAB VI Metode Rejection.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Persamaan Garis dan Grafik Kuadrat
Advertisements

OC Curve Operating Characteristic Curve for x bar Control Chart
Bab X Pengujian Hipotesis
BAB 3 PERSAMAAN GARIS LURUS Terdiri dari dua sumbu koordinat
FUNGSI LINEAR.
Ekonometrika Metode-metode statistik yang telah disesuaikan untuk masalah-maslah ekonomi. Kombinasi antara teori ekonomi dan statistik ekonomi.
Estimasi & Uji Hipotesis
PERSAMAAN GARIS PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh Kelompok 4 :
Pendugaan Parameter Pendugaan Titik dan Pendugaan Selang
BAB VII Simulasi Monte Carlo.
BAB VII Simulasi Monte Carlo.
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Persamaan Kuadrat jika diketahui grafik fungsi kuadrat
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 Number
Pembangkit Random Variate
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
BAB VI REGRESI SEDERHANA.
BAB IV PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
Random variate Distribusi Kontinu dan Diskrit
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.
BAB IV PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
DISTRIBUSI PROBABILITAS
1 MODUL PERKULIAHAN SESI 2 MENJELANG UJIAN TENGAH AKHIR (UAS)
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
ASSALAMUALAIKUM WR WB.
Random Variate Distribusi Kontinu dan Diskrit
BAB 10 . ANALISIS KORELASI RANK SPEARMAN
KONSEP DASAR STATISTIK
Metode Statistik Non Parametrik
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
AKAR PERSAMAAN Metode Pengurung.
1 In fla s i H a rg a M in y a k G o re n g MODUL PERKULIAHAN SESI 2
BAB 4 FUNGSI KUADRAT.
Penyajian Data dan Distribusi Frekuensi
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
BAB III Kurva Non Linear.
Simulasi Monte Carlo Pertemuan 5 MOSI T.Informatika Ganjil 2008/2009
Metode Rejection.
DISTRIBUSI NORMAL.
PENCARIAN DISTRIBUSI.
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
1.3 Distribusi Probabilitas Kontinu
HIPOTESIS Hipotesis Penelitian = Hipotesis Konseptual adalah pernyataan yang merupakan jawaban sementara terhadap suatu masalah yang masih harus diuji.
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
DISTRIBUSI FREKUENSI   DISTRIBUSI FREKUENSI ADALAH TABEL FREKUENSI YANG MENGELOMPOKKAN DATA YANG BELUM TERKELOMPOK KE DALAM KELAS - KELAS SEHINGGA MENJADI.
DISTRIBUSI NORMAL.
1 MODUL PERKULIAHAN SESI 2 MENJELANG UJIAN TENGAH AKHIR (UAS)
Bidang Kartesius Kelas 9 Semester 2.
Pertemuan ke 9.
DISTRIBUSI NORMAL.
C. Persamaan Garis Singgung Kurva
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
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.
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
Ukuran Distribusi.
PENGERTIAN DISTRIBUSI TEORITIS
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
C. Persamaan Garis Singgung Kurva
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
. Distribusi Binomial adalah suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses.
NILAI EIGEN VEKTOR EIGEN
INFERENSI STATISTIK.
Transcript presentasi:

BAB VI Metode Rejection

Metode Rejection Metode kedua yaitu metode Rejection. Metode ini merupakan penarikan random number dari suatu distribusi yang bukan uniform dari suatu fungsi densitas f(t) pada suatu interval tertentu yang tidak sama dengan nol untuk f(t).

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 ) RA yang digambarkan sebagai berikut:

f (t) M : titik puncak terhadap sumbu y f (t) M q (p,q) p A to B t p = A + (B – A) RA q = M . RB

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

Peminjaman dari prosedur-prosedur di atas ternyata berarti semua point yang berada di atas M atau di luarnya akan ditolak. Demikian juga yang berada di luar fungsi f(t) pada suatu interval A dan B pada absis t.