Sifat-sifat kesalahan dari pengamatan

More documents

Recommendations

Info

GD2212 - Hitung Perataan I B. Setyadji, April 2005Presisi, Akurasi, Kofaktor, dan PembobotanAkurasi atau ketepatan berkaitan dengan tingkat kedekatan sebuah hasilestimasi ke nilai parameter yang “benar”. → Kedekatan statistik lokasi.Presisi atau ketelitian menggambarkan tingkat kedekatan pengamatanpengamatanke nilai menengahnya. → Penyebaran sebuah distribusi.Dalam kasus distribusi multidimensi (vektor acak): Presisi adalahhimpunan momen-momen pusat kedua. → Matriks kovariansi Σ = {σ ij }.Dan nilai presisi rata-rata dapat dihitung dari trace matriks kovariansipresisi rata-rata =√trΣn = 1 √ n√σ21 + σ 2 2 + · · · + σ2 n– Typeset by FoilTEX – 8
GD2212 - Hitung Perataan I B. Setyadji, April 2005Dalam aplikasi praktis hitung perataan, variansi dan kovariansi seringkalidiganti dengan “variansi dan kovariansi relatif”. → digunakan konsep“koefisien bobot” (weight coefficient) atau “kofaktor” (cofactors), q untuksatu elemen dan Q untuk sebuah matriks.q ij = σ ijσ 2 0atau σ ij = q ij σ 2 0 (juga q i = σ2 iσ 2 0atau σ 2 i = q iσ 2 0)σ0 2 : konstanta pembantu (arbitrary constant) dengan dimensi bantu,Variansi acuan (reference variance).Faktor variansi (variance factor).Acuan variansi yang berkaitan dengan satuan berat.Variansi a priori.σ 0 : Standar deviasi acuan (reference standard deviation).Untuk maktriks kovariansi: Q = {q ij } = 1 {σσ02 ij } = 1 → matriksσ0Σ. 2kofaktor.– Typeset by FoilTEX – 9
Page 1 and 2: GD2212 - Hitung Perataan I B. Setya
Page 7: GD2212 - Hitung Perataan I B. Setya

Sifat-sifat kesalahan dari pengamatan

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?