bermatematika - Kriteria dan Ciri-ciri Penduga yang Baik

Menu

Bahasa

Matematika

=> Sifat Sifat Turunan

=> Rata-rata Kuadrat (Quadratic Mean)

=> Estimasi Parameter Distribusi Weibull dengan Metode Ranking Median

=> Teorema Binomial

=> Fungsi Pembangkit Momen (MGF) Distribusi Binomial Negatif

=> Cara Memotong Polygon dengan Line di QGIS

=> Cara Memotong Line di QGIS

=> Cara Mengkonversi Polygon ke Line dengan QGIS

=> Distribusi Multinomial

=> Penyorot Sintaks (Syntax Highlighting) untuk R Software

=> Membuat Shapefile (.shp) Baru dari Features-features Tertentu dengan QGIS

=> Kegunaan Rata-rata Harmonik

=> Cara Memilih Hanya Features Terpilih Saja Tampil di QGIS

=> Simpangan Rata-rata Data Berkelompok

=> Simpangan Rata-rata (Deviasi Mean)

=> Mengapa Varian dan Standar Deviasi Sampel Menggunakan n-1

=> Mengapa 0 Faktorial Sama Dengan 1

=> Aturan Perkalian (Ilmu Peluang)

=> Metode Penghitungan Indeks Komposit IPM

=> Regresi Nonparametrik Kernel

=> Regresi Nonparametrik Spline Truncated

=> Analisis Regresi: Parametrik, Nonparametrik dan Semiparametrik

=> Optimasi Paket 'nlminb' pada R Statistical Software

=> Hubungan Antara Jumlah Sitasi (Citation) dan Indeks-h (h-index)

=> Regresi Campuran Nonparametrik Spline Linier Truncated dan Fungsi Kernel untuk Pemodelan Data Kemiskinan di Provinsi Papua

=> Ilmu Peluang (Probabilitas)

=> Distribusi Peluang Diskrit

=> Jenis Data dalam Statistika

=> Varian dan Standar Deviasi Data Berkelompok

=> Statistik Inferensial

=> Statistik Deskriptif

=> Statistika, Statistik, Populasi dan Sampel

=> Uji t Uji Hipotesis Rata-rata Data Berpasangan

=> Uji t Uji Hipotesis Rata-rata Dua Populasi

=> Uji t Uji Hipotesis Rata-rata Satu Populasi

=> Uji Z - Uji Hipotesis Proporsi Satu Populasi

=> Uji Z Uji Hipotesis Rata-rata Dua Populasi

=> Uji Z, Uji Hipotesis Rata-rata Satu Populasi

=> Kriteria dan Ciri-ciri Penduga yang Baik

=> Distribusi Sampling

=> Contoh Soal Statistik Deskriptif dan Pembahasannya

=> Soal Peluang (Probabilitas) dan Pembahasannya

=> Uji Z Uji Hipotesis Proporsi Dua Populasi

=> cara mencari Rank Matriks

=> Perkalian, Penjumlahan dan Pengurangan Matriks

=> Matriks dengan Bentuk Khusus dan Transpose Matriks

=> Matriks, Vektor dan Skalar

=> Menghitung Luas Area dengan Menggunakan Tabel Z Distribusi Normal Baku

=> Cara Membuat Piramida Penduduk dengan Microsoft Excel

=> Contoh Data Statistik yang Dihasilkan oleh BPS

=> Sensus dan Survei

=> Data Primer dan Data Sekunder

=> MGF Distribusi Khi-Kuadrat

=> Nilai Harapan Distribusi Khi-Kuadrat

=> Nilai Harapan Distribusi Beta

=> Fungsi Beta

=> MGF Distribusi Seragam Kontinu

=> Nilai Harapan Distribusi Seragam Kontinu

=> MGF Distribusi Eksponensial

=> Nilai Harapan Distribusi Eksponensial

=> MGF Distribusi Gamma

=> Fungsi Gamma

=> Nilai Harapan Distribusi Normal

=> MGF Distribusi Normal

=> MGF Distribusi Poisson

=> Nilai Harapan Distribusi Poisson

=> MGF dan Nilai Harapan Distribusi Geometrik

=> Menghitung Varian dan Standar Deviasi Secara Manual

=> Nilai Harapan Distribusi Binomial Negatif

=> Nilai Harapan Distribusi Hipergeometrik

=> MGF Distribusi Seragam Diskret

=> Nilai Harapan Distribusi Seragam Diskret

=> MGF Distribusi Binomial

=> Nilai Harapan Distribusi Binomial

=> Nilai Harapan Distribusi Bernoulli

=> MGF Distribusi Bernoulli

=> Estimasi Parameter pada Distribusi Poisson dengan Metode MLE

=> Distribusi Pareto

=> Distribusi Gumbel

=> Tabel T Distribusi t-Student

=> Selang Kepercayaan Rata-rata µ (Varian Diketahui)

=> Selang Kepercayaan

=> Kelebihan dan Kekurangan Metode Mendapatkan Fungsi Distribusi Variabel Random

=> Metode Momen

=> Tabel Z Distribusi Normal

=> Membuat Kurva Distribusi Normal Dengan Software Minitab

=> Rata-rata Gabungan

=> Menghitung Standar Deviasi Sampel dengan Microsoft Excel

=> Menghitung Varian Sampel dengan Microsoft Excel

=> Menghitung Rata-rata Gometrik Dengan Microsoft Excel

=> Menghitung Rata-rata Harmonik Dengan Microsoft Excel

=> Metode Estimasi Parameter

=> Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat

=> Metode Least Square (Kuadrat Terkecil) pada Regresi Linier Sederhana

=> Estimasi Parameter pada Distribusi Normal dengan Metode MLE

=> Estimasi Parameter pada Distribusi Eksponensial dengan Metode MLE

=> Estimasi Parameter pada Distribusi Gamma dengan Metode MLE

=> Cara Membangkitkan Data Berdistribusi Normal dengan Software Minitab

=> Uji Multivariat Normal Shapiro Wilk dengan R Software

=> Uji Kesamaan Matriks Kovarian

=> Uji Multivariat Normal

=> Analisis Diskriminan (Discriminant Analysis)

=> Analisis Cluster

=> Analisis Faktor (Factor Analysis)

=> Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)

=> Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik

=> Mendeteksi Adanya Outlier Dilihat Dari Rata-rata dan Median

=> Distribusi Seragam Kontinu

=> Distribusi Seragam Diskret

=> Distribusi Bernoulli

=> Ruang Sampel dan Titik Sampel

=> Solusi Untuk Data yang Tidak Berdistribusi Normal

=> Penggunaan Metode Statistik Untuk Penelitian

=> Beberapa Pengertian Umum dalam Himpunan

=> Konsep Perbedaan Permutasi dan Kombinasi

=> Sifat-sifat dari Notasi Sigma (∑)

=> Pembuktian Standar Deviasi (Simpangan Baku)

=> Kuartil Data Tunggal

=> Laju Pertumbuhan Penduduk Eksponensial

=> Laju Pertumbuhan Penduduk Geometrik

=> Kelebihan dan Kekurangan Rata-rata, Median dan Modus

=> Hubungan Antara Rata-rata Hitung (Mean), Median dan Modus

=> Ukuran Tendensial Data Kelompok

=> Ukuran Tendensial Data Tunggal

=> Rata-rata Harmonik (Harmonic Average)

=> Rata-rata Ukur (Geometrik)

=> Rata-rata Tertimbang (Terbobot)

=> Permutasi, Kombinasi dan Faktorial

=> Peluang Dua Kejadian

=> Peluang Gabungan Tiga Kejadian

=> Peluang Kejadian Bersyarat dan Berkomplemen

=> Distribusi Binomial

=> Distribusi Hipergeometrik

=> Distribusi Binomial Negatif

=> Distribusi Geometrik

=> Distribusi Poisson

=> Distribusi Normal

=> Luas Daerah di Bawah Kurva Normal

=> Distribusi Normal Baku (Normal Standar)

=> Rasio Jenis Kelamin (Sex Ratio)

=> Hampiran Normal Terhadap Binomial

=> Rasio Anak Wanita (Child Woman Ratio)

=> Rasio Beban Tanggungan (Dependency Ratio)

=> Varian dan Standar Deviasi

=> Mean (rataan Hitung)

=> Rumus Menghitung Perubahan Jumlah Penduduk

=> Rentang atau Jangkauan Data (Range)

=> Distribusi Beta

=> Distribusi Weibull

=> Distribusi Khi-Kuadrat (Chi Square)

=> Distribusi Eksponensial

=> Distribusi Gamma

Seni

Hukum & Pemerintahan

Ekonomi Akuntansi dan Manajemen

Belajar-Mengajar

Sistem Informasi

Tips Lainnya

Resep Masakan

Sains

PKn

Kimia

Kriteria dan Ciri-ciri Penduga yang Baik

Misalkan $\theta$ adalah parameter populasi, sedangkan $\hat \theta$ adalah penduga (estimator) dari $\theta$. Penduga $\hat \theta$ disebut penduga yang baik apabila memenuhi kriteria-kriteria sebagai berikut

1. Tidak Bias (Unbiased) \[E(\hat \theta) = \theta\] 2. Efisien

3. Konsisten \[\lim_{n \to \infty} E{(\hat \theta - \theta)}^2 = 0\] 4. Cukup (Sufficience)

5. Varian Minimum (Minimum Variance)

Kalkulator

Today, there have been 6 visitors (566 hits) on this page! This website was created for free with Own-Free-Website.com. Would you also like to have your own website?

Sign up for free