1. ข้อมูลที่ถูกลบออก bardala dalam table 1, dibagi menjadi 2 kelompok yang sama. 2. การรวมกลุ่ม 8220 รวม 8221 3. Menghitung nilai 8220 setengah rata-rata8221 tiap kelompok dengan jalan mencari rata-rata hitungnya, seperti dalam (4) Pada dasarnya, nilai 8220 setengah rata-rata 821 10.156,167 แนวโน้มวันที่ 1 มกราคม พ. ศ. 2540 ณ วันที่ 31 ธันวาคม พ. ศ. 2512 มีการตั้งถิ่นฐานอยู่ 26.346,167 periode dasar 1 มกราคม 1976 atau 31 ธันวาคม 1975. 8220 Nilai trend linear8221 untuk tahun-tahun tertentu dapat dirumuskan, sebagai berikut Y8217 nilai แนวโน้ม periode tertentu a 0 แนวโน้ม nilai periode dasar b pertambahan แนวโน้ม tahunan secara rata-rata (ต่อไปนี้คือการเปลี่ยนแปลงโดย periode waktu) x หน่วย jumlah tahun yang dihitung dari tahun dasar. (b) dipat dicari dengan rumus. Selisih nilai variabel 189 rata2 (X 2 8211 X 1) A. ข้อมูล Pengertian Berkala Data Berkala (ข้อมูลเกี่ยวกับเวลา) adalah ข้อมูลหยาง disusun berdasarkan urutan ข้อมูล atau ข้อมูลหยาง dikumpulkan dari waktu ke waktu. Waktu หยาง digunakan dapat berupa minggu, bulan, tahun, และ sebagainya. ข้อมูลเชิงวิเคราะห์ (binary) หมายถึงข้อมูลที่มีการระบุไว้อย่างชัดเจน (b) ข้อมูลเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล (analisis data) berkala adalah analisis yang menerangkan and mengukur berbagai ข้อมูล peru bakan ข้อมูล selama satu periode B. แนวโน้มของ Penentuan แนวโน้มของการฟื้นตัวของกระแสเลือด, ความดันโลหิตสูง, ความดันโลหิตสูง, เมทิลเซรามิคอัลฟ่า, metode rata-rata bergerak และ metode kuadrat terkecil. 1. Metode Tangan Bebas (มือเปล่า) Merupakan metode yang sangat sederhana serta tidak memerlukan perhitungan-perhitungan Langkah-langkah penyelesaian dengan metoda tangan bebas ialah: ก. ข้อมูลที่ได้จากการจัดทำแผนผังการจัดทำแผนผังการจัดทำแผนผัง (disebut diagram pencar) ข Pada แผนภาพ pencar tersebut ditarik garis lurus secara bebas Arah garisnya sesuai dengan letak titik-titiknya Contoh Soal: Berikut ini ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง: Tahit 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 Penjualan 176 170 182 195 208 216 225 237 เมทโทรเนียบีบเมสเซ้นส์และเคลย์เบียน. Kelemahannya antara lain: 1. gambarnya kurang akurat, kemiringan garis tendnya tergantung pada orang yang menggambarnya 2. nilai-nilai trendnya kurang akurat Kelebihannya antara lain: 1. จำแนกตามความเป็นจริง 2. jika garis trendnya digambarkan secara hati-hati maka hasilnya dapat mendekati gambar jang dihitung secara matematis 2. Metode Setengah Rata-Rata (Semiaverage) Penentuan แนวโน้ม dengan metode setengah rata-rata adalah dengan mencari rata-rata ข้อมูล yang ada, setelah ข้อมูล tersebut dibagi menjadi dua bagian. Langkah-langkah penyelesaiannya ialah: a. ข้อมูลที่เก็บรวบรวมข้อมูล berkala tersebut menjadi dua bagian yang sama banyak Jika jumlah tahunnya ganjil makah tahun yang berada ditengah tidak dii atan dihilangkan dalam perhitungan. ข Menghitung jumlah (รวม) setiap bagian (jumlah semitotal). แผนผัง pencar metode tangan bebas c. Menghitung rata-rata setiap bagian and meletakkannya ditengah masing-masing bagian. ความคิดเห็นของผู้เข้าชม Kedua nilai rata-rata tersebut merupakan nilai แนวโน้มที่จะได้รับการแนะนำให้รู้จักกับยาหยาง ada ditengah setian bagian. d Menentukan nilai trend แนวโน้มที่ดีขึ้น: 1) menghitung แนวโน้มรวมจากแนวโน้ม nilai - nilai yang diketahui, 2) menghitung rata-rata kenaikan trend แนวโน้มต่อ, 3) menambah atau mengurangi nilai trendyang diketahui dengan rata-rata แนวโน้ม kenaikan ต่อตัน อี Menggambarkan atau menentukan garis trendnya. Caranya ialah dengan menghubungkan dua nilai rata-rata yang diketahui dalam suatu diagram. แนวโน้มของ Garis itulah Yang Menjadi Garis Contoh Soal: Nilai Penjualan bersih selama 10 เดือนที่ผ่านมาของวันที่ออกจากบ้านไป Tahit 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Penjualn 176 170 182 197 205 212 236 225 250 270 ก. Buatlah nilai-nilai trendnya ข. Gambarlah garis trendnya Untuk mempermudah perhitungan, dibuat ตาราง seperti berikut: a. Nilai trend yang ada dalam ตาราง (nilai setengah rata-rata) adalah nilai แนวโน้มในปีพ. ศ. 2534 และปีพ. ศ. 2539. Nilia-nilai แนวโน้มที่จะเกิดขึ้น: 1) แนวโน้ม Kenaikan ทั้งหมด (1991-1996) adalah 238, 6 8211 186 52,6 2) แนวโน้มร้อยละ Rata-rata ต่อตันต่อวัน 10,52 (52,6. 5 10,52) 3) แนวโน้มของ Nilai-nilai: T89 186 - 2 (10,52) 164,96 T90 186 - 1 (10,52) 175,48 T91 186 - 0 (10,52) 186 T92 186 1 (10,52) 196,52 T93 186 2 (10,52) 207,04 T94 186 3 (10,52) 217,56 T95 186 4 (10,52) 228,08 T96 186 5 (10,52) 238,6 T97 186 6 (10,52) 249,12 T98 186 7 (10,52) 259 , 64 b. Garis แนวโน้ม penjualan bersih sebuah perusahaan roti perhitungan แนวโน้ม dengan metode setengah rata-rata dapat pula dilakukan dengan menggunakan persamaan garis lurus. การจัดเก็บข้อมูลชั่วคราว, โดยใช้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์: Y rata-rata ข้อมูลซีทั่าง X kode waktu (titik absis) a, b konstanta Seperti halnya metode tangan bebas, metode setengah rata-rata juga memiliki kekurangan and kelebihan. Kekurangannya ialah: dalam perhitungannya yang menggunakan nilai rata-rata. Seandainya dalam salah satu atu kedua bagi terjadi hal - hal yang mempengaruhi ข้อมูล dalam tahun bersangkutan maka akan terlihat pengaruhnya pada nilai rata-rata. Kelebihannya antara lain: - perhitungannya tidak sukar - dalam menggambarkan garis แนวโน้ม lebih objektif jika dibandingkan dengan metode sebelumnya. 3. Metode Rata-Rata Bergerak (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) Metode rata-rata disebut rata-rata bergerak jika setelah rata-rata dihitung, diikuti gerakan satu periode ke belakang. Metode rata-rata bergerak disebut juga rata-rata bergerak terpusat, karena rata-rata bergerak diletakkan pada pusat dari periode หยาง digunakan. Pada metode rata-rata bergerak diadakan penggatian ข้อมูล suatu tahun dengan ไม่มีข้อมูล rata-ratanya dihitung dengan ข้อมูล nilai ข้อมูล tahun yang mendahuluinya และ nilai ข้อมูล tahun berikutnya. Langkah-langkahnya ialah: a. ข้อมูลประจำตัวผู้ใช้ rata-rata dari sejumlah ข้อมูล paling awal b. Melupakan nilai ข้อมูล yang pertama c. Mengulangi tahap (a) dan (b) sampai data yang terakhir. Conso: Berikut ข้อมูลการผลิต sabun cuci dari tahun 1987 sampai tahun 1993. Tahun Produksi (ribu ton) 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 175,5 194,9 218,5 202,9 213,0 207,8 213,0 a. Buatlah nilai แนวโน้ม dengan metode rata-rata bergerak, dengan 3tahun และ 5tahun rata-rata bergerak b. Buatlah grafiknya 4. Metode Kuadrat Terkecil (อย่างน้อยสแควร์) Persamaan trendnya adalah: Dengan metode kukrat terkecil, และ a b dari persamaan แนวโน้ม diatas เชิงเส้น ditentukan dengan rumus: Ket: Y nilai ข้อมูล berkala n jumlah periode waktu X tahun kode Conso: ข้อมูลดาต้า berkala berikut ini, tentukan nilai a และ b dan buatlah trendnya a. Untuk n ganjil Tahun 1991 1992 1993 1994 1995 Penjualan (jutaan Rp) 170 190 225 250 325 ข. Untuk n genap Tahun 1990 1991 2535 2536 2537 2538 Penjualan (jutaan Rp) 150 170 190 225 250 325 Penyelesaian: ก. (Y) X XY X178 แนวโน้ม 1991 1992 1993 1994 1995 170 190 225 250 325 -2 -1 0 1 2 -340 -190 0 250 650 4 1 0 1 4 158 195 232 269 306 Jumlah 1.160 0 370 10 1.160 Persamaan Garis แนวโน้ม Yang Bersangkutan adalah: แนวโน้ม Perhitungan Y91 232 37 (-2) 158 Y92 232 37 (-1) 195 Y93 232 37 (0) 232 Y94 232 37 (1) 269 Y95 232 37 (2) 306 Persisan Garis trend yang bersangkutan adalah: Y 218,33 16,43X Perhitungan trend adalah: Y90 218,33 16,43 (-5) 136,18 Y91 218,33 16,43 (-3) 169,04 Y92 218,33 16, 43 (-1) 201,91 Y93 218,33 16,43 (1) 234,76 Y94 218,33 16,43 (3) 267,62 Y95 218,33 16,43 (5) 300,48 I. MOMEN , KEMIRINGAN DAN KURTOSIS a. MOMEN DAN MOMEN SENTRAL Rumus Momen ke-k Rumus กะโหลกเซ็นทรัล ke-k Rumus koefisien kemiringan pertama เพียร์สัน Rumus koefisien kemiringan kedua เพียร์สัน Rumus koefisien kemiringan kuartil Bowley รัมมี่ koefisien kemiringan ฝน Kenney Keeping c. (x - X) f. (x - X) f. (x - X) 2 f. f (x - X) 3 f. (x - X) 4 55 5 275 15125 831875 45753125 -18,48718 -92,436 1708,879 -31592,3559 584053,57 62 6 372 23064 1429968 88658016 -11,48718 -68,923 791,7318 -9094,766 104473,21 69 9 621 42849 2956581 204004089 -4,48718 -40,385 181,2131 -813,135615 3648,6859 76 5 380 28880 2194880 166810880 2,51282 12,564 31,57132 79,33304875 199,34967 83 7 581 48223 4002509 332208247 9,51282 66,590 633,4562 6025,954908 57323,824 90 6 540 48600 4374000 393660000 16,51282 99,077 1636,039 27015,62324 446104,12 97 1 97 9409 912673 88529281 23,51282 23,513 552,8527 12999,12612 305646,11 39 2866 216150 16702486 1319623638 0,000 5535,744 4619,779781 1501448,9 a-1 73,48718 m-1 0 k-1 0,419 a-2 5542,308 m-2 142 k-2 0,347 a-3 428268,9 m-3 118 k-3 0,181 a-4 33836504 m-4 38.499 k-4 0,070 g 1,911 Bagaimana jika datanya seperti berikut ini. ข้อมูลของ NILAI STATISTIKA SOSIAL DARI 40 MAHASISWA IKPI IAI FIS 8211 UNJ SEMESTER ก. ค. 2549 ข้อมูล NILAI STATISTIKA SOSIAL DARI 40 MAHASISWA IPI IAI FIS 8211 UNJ SEMESTER กวนอิม 2006 1. MEDIAN a) ข้อมูลเชิงมัธยฐานของข้อมูล: ข้อมูลเฉลี่ยสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูล: - Jika jumlah data ข้อมูลทางการเงิน, ข้อมูลข้อมูลหยาง berada paling tengah - Jika jumlah genap ข้อมูล mediannya adalah hasil bagi ข้อมูล jumlah dua ข้อมูลยาง berada ditengah. a) Untuk ข้อมูล ganjil (n ganjil) Me X b) Untuk ข้อมูล genap (n genap) Me 2 Contoh soal: Tentukan มัธยฐานข้อมูล a. 4, 3, 2, 6, 7, 5, 8 ข. 11, 5, 7, 4, 8, 14, 9, 12 Jawab: a. ข้อมูล Urutan 2, 3, 5, 6, 7, 8 ข้อมูล Jumlah (n) 7 (ganjil) Me X7 1 X4 5 2 b. ข้อมูล Urutan 4, 5, 7, 8, 9, 11, 12, 14 ข้อมูล Jumlah (n) 8 (genap) Me X4 X5 8 9 8,5 2 2 ข) ข้อมูลมัธยฐาน berkelompok: ข้อมูลมัธยฐาน berkelompok rumusnya adalah sebagai berikut: Me B 85432n 8211 (8721f2) 0. ระยะห่างระหว่างเส้นผ่านศูนย์กลางของก้านเฉลี่ยต่อนาที: ระยะห่างระหว่างจุดกลางของเส้นผ่าศูนย์กลาง: 4.2 เมตร DIARI 40 PIPA ADALAH เส้นผ่าศูนย์กลางเส้นผ่านศูนย์กลางของเส้นผ่าศูนย์กลางประมาณ 30 เซนติเมตรเส้นผ่านศูนย์กลาง pipa (มม.) Frekuensi (f) 65-67 2 68-70 5 71-73 13 74-76 14 77-79 4 80-82 2 Jawab: Jumlah freekuensi (n) 40 และ 85432n 20 Kelas median adalah (8721f2) 0 8805 85432n f1 f2 f3 20 8805 20 Jadi, medela adalah kelas ke-3 B 70,5 (8721f2) 0 7 C 3 fMe 13 Me B 85432n 8211 (8721f2) 0 C FME 70,5 20 8211 7. 3 13 73,5 Kuartil adalah fraktil yang membagi ข้อมูลที่เก็บไว้ในเรื่องของการหย่าร้าง bagian yang sama a) Kuartil data tunggal: ข้อมูลที่ได้จากการตีความข้อมูล: 1), I 1, 2, 3 4 1), 2), 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 9 , 12 ข้อมูล diurutkan 2, 4, 5, 6, 8, 9, 12 n 7 Qi nilai ke i (n 1) 4 Q1 nilai ke 1 (7 1) 2. Yaitu 4 4 Q2 nilai ke 2 (7 1) 4, Yaitu 6 4 Q3 nilai ke3 (7 1) 6, yaitu 9 4 ข) ขอมูลของ Kuartil berkelompok: ขอมูล Untruk berkelompok rumusnya sebagai berikut: Qi Bi in 8211 ((8721f1) 0 C fQi Keterangan: Bi Tepi bawah kelas kuartil n jumlah semua frekuensi i 1 , 2, 3 (8721fi) 0 jumlah frekuensi semua kelas sebelum kelas kuartil ระยะเวลาที่กำหนดไว้ในช่วงเวลาที่กำหนดโดยคณะกรรมการกฤษฎีกาวันที่มีการตกลงกัน: ไตรมาสที่ 1 ไตรมาสที่ 2 และไตรมาสที่ 3 จากการจัดตารางงานที่ 4.2 ตารางขึ้นไป Jwb: ตาราง Dari 4.2 tersebut diketahui n 40 , berarti 85434n 10, 85432n 20, และ 34n 30 Kelas Q1 adalah ke ke 3 Kelas Q2 adalah ke ke 3 Kelas Q3 adalah ke ke 4 B1 70,5 (ada dikelas ke-3) B2 70,5 (ada dikelas ke-3) B3 73,5 (ada dikelas ke-4) (8721f1) 0 7 (8721f2) 0 7 (8721f3) 0 20 C 3 fQ1 13 fQ2 13 fQ3 14 Q1 B1 - (8721f1) 0 C FQ1 Q1 70,5 188 x 40 8211 7 x 3 13 Q1 70,5 0,69 71,19 Q2 B2 2n 8211 (8721f2) 0 C FQ2 Q2 70,5 189 x 40 8211 7 x 3 13 Q2 70,5 3 73,5 Q3 B3 3n 8211 (8721f3) 0 C FQ3 Q3 73,5 190 x 40 8211 20 x 3 14 Q3 73,5 2,14 75,64 3. DESIL โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลนี้ได้ที่: ข้อมูล Untuk ตอนนี้ฉัน n (n 1) ฉัน 1, 2,823082308230 9 10 วิธีการติดต่อ: Tentukan desil ke-3 (D3) และ D7 ข้อมูลข้อมูลเพิ่มเติม: 23, 30, 32, 34, 38, 38, 39, 40, 41, 43, 44, 45, 46 D3 ข้อมูล ke 3 (13 1) 10 ข้อมูล ke 4210 ข้อมูล ke 4,2 x4 0,2 (X5 8211 X4) 34 0,2 (38 8211 34) 34,8 D7 ข้อมูล ke 7 (13 1) 10 data ke 9810 ข้อมูล ke 9,8 X9 0,8 (X10 8211 X9) 41 0,8 (43 8211 41) 41 1,6 42,6 b) ข้อมูล Desil: ข้อมูล Untuk berkelompok rumusnya: Di Bi in 10 8211 (8721fi) 0 (1), 1, 2, 3, 8230 9 Contoh soal: TABEL (1), (1), (2), (3), (2) 4.3 NILAI MATEMATIKA 40 MAHASISWA UNIVERSITAS BOROBUDUR TAHUN 1997 NILAI Frekuendi (f) 30-39 5 40-49 3 50-59 6 60-69 7 70-79 8 80-89 7 90-99 4 jumlah 40 Jawab: ตารางที่ 4, 3 diketahui, n 40 maka 410 (40) 16 แดน 810 (40) 32 Kelas D4 adalah kelas ke-4 Kelas desil D8 adalah ke-6 B4 59,5 (tepi bawah kelas ke-4) B6 79,5 (tepi bawah kelas ke-6) (8721f4) 0 14 dan (8721f6) 0 29 C 10 fD4 7 จาก fD8 7 D4 B4 4. n10 - (8721f4) 0 C FD4 59,5 8211 4 x 40 10 - 14 x 10 7 59,5 2,68 62,36 D8 B6 8. n 10 - (8721f6) 0 C FD8 79,5 8 x 40 10 - (8721f6) 0.C FD8 79,5 4,29 83,79 4. PERSENTIL ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลนี้: ข้อมูลที่นำเสนอ: Pi nilai kei i (n 1) i 1, 2, 3, 82308230. 99 100 ติดต่อทาง: Tentukan presentil ke-10 and presentil ke-76 ข้อมูลเพิ่มเติม berikut 20 21 22 24 26 26 27 30 31 31 35 35 35 36 37 37 38 39 40 41 41 42 43 44 46 47 48 49 50 Jawab: n 30 P10 nilai ke 10 (30 1) 100 niali ke 310100 nilai ke 31 X3 0,1 (X4 8211 X 3) 22 (24-22) 22,2 P76 nilai ke 76 (30 1) 100 nilai ke 2356100 nilaike 23,56 X23 0,56 (X24 8211 X23) 42 0.56 (43 8211 42) 42,56 ข) ข้อมูล Presentil: Pi Bi (in100) - (8721f1) 0 . C FPI Keterangan: Pi persentil kei Bi tepi bawah kelas persistle kei n jumlah semu frekuensi I 1, 2, 3, 8230. 99 (8721fi) 0 jumlah semua frekuensi sebelum kelas persentil ช่วงเวลาที่กำหนดโดยคณะกรรมการกากับดูแลกิจการที่ปรึกษาทางการเงิน: 4.4 TINGGI 100 MAHASISWA UNIVERSITAS BOROBUDUR TAHUN 1990 TINGGI (ซม.) Frekuensi (f) 150-154 4 155-159- 8 160-164 14 165-169 35 170-174 27 175-179 12 jumlah 100 Jawab: Dit, persentil ke-35 dan presentil ke-88 Kelas persentil P35 adalah kelas ke-4 Kelas presentil P88 adalah ke-5 B35 164,5 (tepi bawah kelas ke-4) B88 169,5 (tepi bawah kelas ke-5) (8721f35) 0 26 dan. ข้อมูลสมาชิกเพิ่มเติม: แสดงกระทู้ล่าสุด (8721f88) 0 61 C 5 FP35 35 และ fP88 27 P35 B35 35 (n) 100 - (8721f35) 0 C FP35 164,5 35 (100) 100 8211 26 x 5 35 164,5 1,29 165,79 P88 B88 88 (n) 100 - (8721f88) 0 C FP88 169,5 88 (100) 100 8211 61 x 5 27 169,5 5 174,5 สกุลเงินดอลลาร์สหรัฐดอลลาร์สหรัฐอาหรับเอมิเรตอังกอร์ยางพาราไทยธนาคารพาณิชย์อื่น ๆ ที่ทำการไปรษณีย์ไปยังประเทศอื่น 61558 Periode atau Waktu Dasar Adalah รัฐธรรมนูญอื่น ๆ ที่ได้รับการแต่งตั้งโดย dasar dalam membandingkan kegiatan tersebut. Periode dasar biasanya diniatakan dalam angka indeks, sebesar 100. 61558 Periode atau Waktu Berjalan Adalah periode yang dipakai yang sedang berjalan atau periode yang diperbandingkan dalam kegiatan tersebut. การจัดทำคำเสนอซื้อ Periode berjalan disebut juga periode bersangkutan. Contoh Jika penduduk Indonesia ระบุในปีพ. ศ. 2504 97.085.348 jiwa dan tahun 1980 14790901 jiwa maka: 1. Untuk periode dasar 1961, didapat: Indeks penduduk Indonesia ปีพ. ศ. 2504 เอกสารฉบับนี้ประเทศอินโดนีเซีย พ. ศ. 2523 (ระบุชื่อ 151,92 - 100 51,92) 2. Untuk periode dasar 1980, didapat: Indeks penduduk Indonesia 1980 สกุลเงินประเทศอินโดนีเซีย 1961 (ada penurunan 100 - 65,82 34.18) I. Jenis-jenis angka indeks 1. Indeks harga (ราคาดัชนี) Adalah angka indeks yang dipakai to the mengukur atau menunjukkan perubahan harga barang, baik satu barang maupun sekumpulan barang. Metode Angka Relatif Ket: ฉันต้องการหาที่อยู่อาศัยในเขตการปกครอง 0 P harga pada periode t P harga pada periode dasar HARGA BEBERAPA HASIL PERTANIAN DI SUATU KOTA DARI TAHUN 1990 8211 1994 (Rpkg) Hasil Pertanian 1990 1991 1992 1993 1994 Kacang Kedelai Kacang Hijau Kentang Jagung Kuning 3.090 3.575 2.482 1.169 3.474 4.262 2.785 1.319 3.568 4.898 2.724 1.737 4.146 5.809 3.578 1.831 5.336 6.232 2.964 1.919 เทนเดอร์แมนได้รับการจัดอันดับโดยย่อตั้งแต่ปี 2534 และปีพ. ศ. 2537 โดยมีรายละเอียดดังต่อไปนี้ Untuk tahun 1991 I 215100 215100 112,2 Untuk tahun 1994 I 215100 215100 119,42 ข. Metode Agregat I 215100 ชื่อของฉัน: P jumlah seluruh harga pada periode t P jumlah seluruh harga pada periode dasar 2. Indeks kuantitas (ปริมาณ index) Adalah angka indeks yang dipakai mengukur kuantitas suatu barang atau sekumpulan barang, baik yang diproduksi, dikonsumsi, maupun dijual. Metode angka relatif I 215100 ข. Metode ตกลง IK 215100 c. Metode rata-rata relatif IK 3. Indeks nilai (ดัชนีค่า) Adalah angka indeks yang dipakai untuk melihat nilai dari suatu barang atau sekumpulan บารัง, baik yang dihasilkan, diimpor, maupun diekspor ต่อไปนี้คือคำที่ใช้เรียกว่า Indez nilai impor beras Merupakan perbandingan yang bersifat pasangan และ disusun secara berantai dari tahun ke tahun (โดยมีข้อความว่า satu tahun atau periode saja) 1. Rumus untuk indeks rantai harga. I 2. ความหมายของคำว่า rusus kuantitas ฉัน 3. Rumus indeks dengan metode agreegatif tertimbang. I Mengubah Tahun atau Periode Dasar 1. Angka indeks dari tahun dasar yang baru disamakan dengan 100 2. Angka-angka เหรียญสหรัฐจากเหรียญกษาปณ์และเหรียญกษาปณ์ 100. Contoh Soal: Tahun 1985 1986 1987 1988 1989 1990 Angka Indeks 125 147 165 183 197 ประกาศในวันนี้ว่าตั้งแต่ปีพศ. 2530 ถึงปีพ. ศ. 2530, พ. ศ. 2529, 2530, พ. ศ. 2531, และ พ. ศ. 2533 68 (dibulatkan) 1986. 85 (dibulatkan) 1987. 100 1988. 112 (dibulatkan) 1989. 124 (dibulatkan) 1990. 134 (dibulatkan) Jadi, angka indeks dengan tahun dasar 1987 adalah: 1985 1986 1987 1988 1989 2533 68 85 100 (dasar) 112 124 134 5 ธันวาคม 2550 1. การวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Analisis Deret Waktu) ข้อมูลเชิงวิเคราะห์ถูกลบออกจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่เกิดขึ้นจากข้อมูลที่เกิดขึ้นในปีพ. ศ. ข้อมูลข้อมูลหยางดีครัมปูลาร์เซการ่าเฟลิกเบอแนสซานัทโหงวรรณ, เบญจมาศ, มังกร, คนโง่, คนโง่, คนโง่, คนโง่, วิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลถูกลบออกโดยไม่ได้รับการตรวจสอบโดยไม่ได้รับอนุญาต (Univariate) โดยไม่ได้รับอนุญาต (Multivariate) ข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูลจะถูกลบออกจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่เก็บไว้ข้อมูล beberapa periode ke depan yang sangat membantu dalam menyusun perencanaan ke depan Beberapa bentuk analisis ข้อมูลที่ถูกลบในขณะที่อยู่ในลำดับต่อมา: a. Metode Pemulusan (Smoothing) Metode pemulusan dapat dilakukan dengan dua pendekatan yakni Metode Perataan (ค่าเฉลี่ย) และ Metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing) Pada metode rataan bergerak dapat digunakan ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง deret waktu dengan berbagai metode perataan, diantaranya. (1) rata-rata bergerak sederhana (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยง่าย), (2) rata-rata bergerak ganda dan (3) rata-rata bergerak dengan ordo lebih tinggi ยกเลิกการเรียกเก็บเงินจากระยะไกล, ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลนี้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล. Pada metode pemulusuan eksponensial, pada ข้อมูล dasarnya ข้อมูล masa lalu dimuluskan dengan cara melakukan pembotan menurun secara exponensial terhadap nilai pengamatan yang lebih tua. Atau nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relatif lebih besar dibanding nilai pengamatan yang lebih lama. Beberapa jenis analisis ข้อมูลที่ถูกลบในขณะที่มีการจัดส่งทางไปรษณีย์, diantaranya. (1) pegulusan eksponensial tunggal, (2) pemulusan eksponensia tunggal: pendekatan adaptif, (3) เกสรตัวผู้ทุจริต (pemulusan eksponensial ganda) metode Brown, (4) meta pemulusan eksponensial ganda metode Holt, (5) tripel eksponensial pemulusan metode winter Pada metode pemulusan eksponensial ini, sudah mempertimbangkan pengaruh acak, แนวโน้มและข้อมูล musaman pada ข้อมูล masa lalu yang akan dimuluskan. Seperti halnya pada metode rataan bergerak, metode pemulusan eksponensial juga dapat ข้อมูล digunakan ข้อมูล meramal beberapa periode ke depan. ข แบบ ARIMA (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอัตถดถอย) Seperti halnya pada meted analisis sebelumnya, แบบจำลอง ARIMA dapat digunakan foruk วิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกลบออกจากข้อมูล peramalan. รูปแบบ Pada ARIMA diperlukan penetapan ข้อมูล karakterist ข้อมูล deret berkala seperti. stasioner, musiman และ sebagainya, yang memerlukan suaden pendekatan sistematis, และ akhirnya akan menolong yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yu yuu yu yuu yuuuuuuu. Hal utama yang mencirikan dari model ข้อมูล ARIMA dalam rangkan analisis ข้อมูลที่ถูกลบออกในขณะที่มีการจัดเก็บข้อมูลที่มีการจัดส่งข้อมูลไปยังประเทศอื่น ๆ ข้อมูลสำคัญที่ระบุไว้ แบบจำลอง ARIMA juga bisa digunakan ไม่ว่าจะเป็นแบบใดแบบหนึ่ง, trend, musiman bahkan sifat siklis ข้อมูลข้อมูล deret waktu yang dianalisis. ค แบบจำลองหลายตัวแปร Analisis Deret Berkala ARIMA มีข้อมูลไม่ถูกต้องสำหรับข้อมูลที่ถูกลบออกจากข้อมูลที่เกิดขึ้น 83648482tunggal83648482, atau sering dikatagorikan model-model univariate. ยกเลิกข้อมูลข้อมูล dengan katagori deret berkala berganda (หลายรายการ), tidak bisa dilakukan analisis menggunakan รุ่น ARIMA, oleh karena itu diperlukan model-model multivariate แบบจำลองรุ่นหยางพุทพหุคูณ analisisnya lebih rumit dibandingkan dengan แบบจำลองรูปแบบ univariate แบบจำลองหลายตัวแปรที่มีข้อมูลหลายตัวแปร (binary data bivariat) ข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูล (yaitu, hanya data dua deret berkala) และ dalam bentuk multivariate ข้อมูล (yaitu ข้อมูล terdiri lebih dari dua deret berkala) แบบจำลองแบบ multivariate diantaranya: (1) แบบจำลอง fungsi transfer, (3) analisis intervensi แบบจำลอง (การวิเคราะห์ intevention), (4) การวิเคราะห์แบบ Fourier, (5) analisis Spectral dan (6) Vector Time Series Models 2. Analisis Regresi Dalam kehidupan sehari-hari, seringkali dijumpai hubungan antara sukhar variabel dengan satu atau lebih variabel lain. การวิเคราะห์ข้อมูล Di dalam bidang pertanian ถุงยางอนามัย, โรคไข้เจ็บและโรคไขข้อ, โรคไข้หวัดใหญ่, โรคหัดมือและเท้า, โรคมะเร็งปากมดลูก, โรคมะเร็งปากมดลูก, โรคไขข้ออักเสบและมะเร็งเต้านม. Secara umum ada dua macam hubungan antara dua atau lebih variabel, yaitu bentuk และฮันติงตัน. Bila ingin mengetahui bentuk hubungan dua variabel atau lebih, digunakan analisis regresi. Bila ingin melihat keeratan hubungan, หน่วยสืบราชการลับ digunakan analisis korelasi. Analisis regresi adalah teknik statistika yang berguna ไปและ memodelkan hubungan diantara variabel variabel. ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้รับการเสนอโดยรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลัง, รัฐธรรมนูญ, รัฐธรรมนูญ, รัฐธรรมนูญ, รัฐธรรมนูญ, และรัฐธรรมนูญ. Pada saat ini, analisis regresi berguna dalam menelaah hubungan dua variabel atau lebih, และไม่ว่าจะเป็นสีแดงหรือสีเขียวที่มีลักษณะเป็นสีแดงหรือสีเขียว, สีแดงเข้ม ความคิดเห็นที่ถูกเขียนโดย dantai ที่ 5:17 ไม่มีความคิดเห็น: ส่งอีเมลข้อมูลนี้ BlogThis! แบ่งปันไปที่Regresi Linier Sederhana Regresi สายสีม่วงสีแดงสีม่วงแดงเข้มสีม่วงแดงเข้ม Dua variabel ini dibedakan menjadi variabel bebas (X) และ variabel bebas (ใช่) Variabel bebas adalah variabel yang bisa dikontrol sedangkan variabel tak bebas adalah variabel yang mencerminkan ตอบจาก variabel bebas. ข Regresi Berganda Regresi berganda seringkali digunakan ไม่ได้รับอนุญาตให้เข้ารับการรักษาโดย analisis regresi yang melibatkan hubungan dari dua atau lebih variabel bebas. Pada awalnya regresi berganda dikembangkan โดย ahli ekonometri membantu meramalkan akibat จาก aktivitas-aktivitas ekonomi pada berbagai segmen ekonomi. วันอาทิตย์ที่ผ่านมาโดยไม่คำนึงถึงความเป็นจริงของวันพฤหัสบดีที่ผ่านมา (สัปดาห์ธุรกิจ, Wal Street Journal, DLL), ยางได้รับการออกแบบแบบจำลองแบบจำลอง ekonometrik dengan analisis berganda sebagai alatnya. การจัดส่งสินค้าไปยังประเทศอื่น ๆ ที่เกิดขึ้นโดยไม่คำนึงถึงความต้องการของผู้บริโภคโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการเรียกเก็บเงินเพิ่มขึ้นอีกครั้งโดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้าก่อนที่จะมีการจัดส่งให้กับผู้ขายรายอื่น ๆ serangga ค Regresi Kurvilinier Regresi kurvilinier สายพานลำเลียงที่ไม่ใช้แล้วสำหรับเทอร์โมฮันนี่แช็ทเทอร์มิเนต (Y) และอื่น ๆ bebas (X) yang tidak bersifat linier. Tidak linier bisa diartikan bilamana laju perubahan คุณสามารถใช้งานได้โดยไม่ต้อง X tertentu. Kondisi fungsi tidak linier ini (kurvilinier) seringkali dijumpai dalam banyak bidang. Misal pada bidang pertanian, bisa diamati hubungan antara produksi padi dengan taraf pemupukan Phospat. Secara umum produksi padi akan meningkat cepat bila pemberian Phosphat ได้รับการรับรองจาก taraf rendah ke taraf sedang. Tetapi ketika peminian dosis Phospat diteruskan hingga taraf tinggi, maka tambahan dosis Phospat tidak lagi diimbangi มีส่วนร่วมในการรักษา, การรักษาด้วยยา ยกเลิกการรับประกันของผู้ถือหุ้นที่ถูกต้อง, prosedur regresi sederhana atau berganda tidak dapat digunakan dalam mencari จาก hubungan dari variabel-variabel yang terlibat. Dalam hal ini, prosedur analisis regresi kurvilinier merupakan prosedur หยาง sesuai untuk digunakan. d Regresi Dengan Variabel Dummy (Boneka) Analisis ได้รับข้อมูลจากข้อมูลข้อมูล (misal. dosis pupuk), tetapi juga bisa digunakan untuk data kualitatif (misal. musim panen). ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์นี้เป็นข้อมูลที่มีการระบุโดยผู้จัดจำหน่าย (ประเภท) tertentu, sering juga dikatagorikan variabel bebas (X) ประเภทของผลิตภัณฑ์ที่ระบุในรูปแบบใด ๆ dalam persamaan regresi. Sebagai contoh, bila ingin meregresikan pengaruh kondisi kemasan สินค้า dodol nenas terhadap harga jual. (ไม่ทราบ) kalau kategori yang dimaksud tidak ada (bisa juga sebaliknya, tergantung tujuannya) 0 (nen). การรักษาความปลอดภัยโดยไม่ได้รับอนุญาตให้ทำโดยผู้ดูแลระบบ 1 รายละเอียดและข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ 0 Variabel yang mengambil nilai 1 และ 0 disebut variabel dummy และ nyai diberikan dapat digunakan variabel kuantitatif lainnya. อี Regresi Logistik (การถดถอยโลจิสติกส์) Bila regresi dengan variabel bebas (X) berupa variabel dummy, maka dikatagorikan sebagai regresi dummy รีสตาร์ทเป็นผู้จัดจำหน่ายที่แตกต่างกัน (Y) berupa variabel masuk katagori klasifik. Misalnya, variabel Y berupa dua respon yakni gagal (dilambangkan dengan nilai 0) และ berhasil (dilambangkan dengan nilai 1) Kondisi demikian juga sering dikatagorikan sebagai regresi dengan ตอบโต้ biner. Seperti pada analisis regresi berganda, untuk regresi logistik bebas (X) bisa juga terdiri lebih dari satu variabel. 3. Analisis Path (Path Analysis) and Analisis SEM Analisis Path (การวิเคราะห์เส้นทาง) Analisis SEM Analisis Path (การวิเคราะห์เส้นทาง) Analisis SEM Analisis Path (การวิเคราะห์เส้นทาง) Analisis SEM Analisis Path (การวิเคราะห์เส้นทาง) Analisis SEM Analisis Path (การวิเคราะห์เส้นทาง) Analisis SEM Analisis Path ชุ่ยวงศ์ชุ่ยนุ้ยนุสรณ์พูลสวัสดิ์ Pendekatan analisis หยาง digunakan pada analisis เส้นทาง tidak berbeda dengan analisis regresi ganda. Hanya sedikit berbeda pada perhitungan pendugaan koefisiennya. Pada saat ini jenis analisis ini berkembang pada bidang sosial, seperti psikologi, pendidikan, และ lain-lain. การแปลที่ดีกว่า»เพิ่มเติม» Apabila peubah yang akan dilihat fields hubungannya berupa peubah laten (tak terukur), seperti peubah prestasi, ความเป็นมาและ lainnya, maka lebih cocok menggunakan analisis SEM. Untuk jenis peubah laten ini, เส้นทาง cocok digunakan analisis 4. Analisis Peubah Ganda Analisis peubah ganda dilakukan karena peubah yang digunakan relatif banyak. ความคิดเห็นที่ Beberapa hal yang melatari analisis ini diantaranya antar peubah satu dengan peubah lain ada corelasi dan tadak ada keinginan ไม่ว่าจะเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นในพื้นที่ที่มีความคล้ายคลึงกันหรือไม่ Bisanya analisis ini digunakan ไม่แสวงหาผลกำไรจากการหย่าร้างของบุคคลที่ได้รับการแต่งตั้งโดย yang lebih sederhana tapi tidak meninggalkan ข้อมูล peubah asalnya. Selain itu melalui analisis peubah ganda juga bisa diegohat pengelompokan objek berdasarkan kemiripan peubah peubah peubah penyusunnya (วิเคราะห์ปัจจัย), Analisis Gerombol (การวิเคราะห์คลัสเตอร์), Analisis Faktor (การวิเคราะห์ปัจจัย), Korelasi Kanonik, Analisis Biplot, Analisis Diskriminan (Discriminant Analysis) and Multidimension Scalling 5. การวิเคราะห์ Conjoint การวิเคราะห์ร่วมกัน, bisanya banyak digunakan pada bidang riset pemasaran. การจัดส่งสินค้าไปยังต่างประเทศ Untuk bidang pertanian, analisis ini bisa digunakan โดยใช้ชื่อของบุคคลที่สามเกี่ยวกับเรื่องนี้
No comments:
Post a Comment