Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 8 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Agresti, Alan
New Jersey: Pearson - Prentice Hall, 2009
519.52 AGR s
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Cochran, William G.
New York: John Wiley & Sons, 1953
519.52 COC s
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Hansen, Morris H.
New York: John Wiley & Sons, 1970
311 HAN s
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Stuart, Alan
London: Charles Griffin, 1976
519.52 STU b
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Agostino Di Ciaccio, editor
"The book includes 45 papers from a selection of the 156 papers accepted for presentation and discussed at the conference on “Advanced statistical methods for the analysis of large data-sets.”"
Berlin: [, Springer-Verlag ], 2012
e20418930
eBooks  Universitas Indonesia Library
cover
Syahril Ramadhan
"Survei umumnya ditujukan untuk melakukan pendugaan parameter populasi seperti total maupun rata-rata nilai suatu domain area dengan jumlah sampel yang besar. Salah satu pendekatan dalam menduga parameter populasi dihasilkan melalui metode pendugaan langsung. Namun, pendugaan langsung seringkali kurang presisi saat ukuran sampel suatu area berukuran kecil. Selain itu, terdapat permasalahan ketika pendugaan langsung tersebut digunakan untuk suatu area dengan ukuran sampel yang kecil, yaitu akan menimbulkan standard error yang besar. Permasalahan ini kemudian diatasi dengan mengembangkan metode pendugaan parameter yang dikenal dengan metode pendugaan area kecil Small Area Estimation, SAE. Dalam skripsi ini, akan dijelaskan prosedur untuk mencari dugaan rata-rata nilai populasi pada area kecil dengan metode Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction SEBLUP yang mengikuti model Simultaneously Autoregressive SAR . Secara umum, prosedur ini diawali dengan mendefinisikan model tingkat area. Kemudian, model tingkat area tersebut diperluas dengan menambahkan pengaruh spasial ke dalam pengaruh acak area. Model spasial tingkat area tersebut yang selanjutnya digunakan sebagai dasar untuk melakukan pendugaan rata-rata nilai populasi pada area kecil.

Surveys are generally intended to predict population parameters such as the total or mean value of a domain area with a large sample size. One approach in estimating population parameters is obtained through direct estimation methods. However, direct estimation are often less precise when the sample size of an area is small. In addition, there is a problem when the direct estimation is used for an area with a small sample size, which will cause a large standard error. This problem was then addressed by developing a method of parameter estimation known as the Small Area Estimation SAE method. In this mini thesis, we will describe the procedure to find the mean population value in a small area using Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction SEBLUP method which follows Simultaneously Autoregressive SAR model. In general, this procedure begins with defining an area level model. Then, the area level model is expanded by adding spatial effects into the random effects of the area. The spatial model of the area level is then used as the basis for estimating the mean population value in a small area.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017
S69201
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Wilcox, Rand R.
New York : Oxford University Press, 2009
519.5 RAN b
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Salkind, Neil J.
London: Sage Publications, 2004
519.5 SAL s
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library