Uji vit dilakukan dengan meregresikan residual kuadrat sebagai variabel dependen dengan variabel dependen ditambah dengan kuadrat variabel oberoende, kemudian ditambahkan lagi dengan perkalian dua variabel independen. Prosedur pengujian dilakukan dengan hypotese sebagai berikut: H 0. Tidak ada heterokedastisitas H1. Ada heterekodastisitas Jika 5, maka tolak H 0 jika obsR-kvadrat gt X 2 atau P-värde lt. Untuk melakukan uji white kita akan gunakan contoh data om bahasan uji heteroskedastisitas dengan metod grafik. anda dapat melihatnya disinigtgtgt 1. Jalankan Langkah-Langkah är den samma persisten från Bahamas Regresi dengan Eviews från Bahasa Indonesia (du vet inte hur mycket det är och hur mycket du kan göra). 2. Du har gjort en analys av registret. Anda dapat memilih VIS 8211 RESIDUELL TEST 8211 VIT HETEROSCEDASTICITY (korsperiod). seperti berikut ini: 3. Ange det här alternativet UTGÅNG Sebagai berikut: Hasil utgåva menunjukkan nilai ObsR-kvadrerad adalah sebesar 5,68 sedangkan nilai probabilitas (chi-square) adalah 0,68 (läs mer om daripada 0,05), dengan demikian kita dapat menerima hypotese nol bahwa data tidak mengandung masalah heteroskedastisitas. ladda ner material i pdf-format den 26 november, 2009 Metod Utjämning Merupakan Salah Satu Jenis Teknik Du får dig att analysera tidsserier (runtomslag) för att göra medlemmar i hela landet. Dalam Melakukan utjämning (Penghalusan) terhadap data, Nilai Masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk time series. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metod utjämning yaitu Simple Moving Average dan Exponentiell utjämning. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Enkelt rörande medelvärde. Enkel rörlig genomsnittsdata Tidsserier seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Om du inte kan göra det, är det enkelt att flytta medeltal, men det går inte att göra det, men det är inte så mycket som möjligt, men det är inte så mycket som möjligt. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metod glidande medelvärdet för att läsa. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data. Flyttande medelvärde juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan data masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observatio diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observasi terbaru seharusnya lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metod Flytta genomsnittlig dengan programvara IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki data Kunjungan den Bali från januari 2008 hingga Juni 2015 Dalam format excel, data diamil av webbplatsen Dinas Pariwisata Provinsen Bali: 1. Var vänlig och välj den senaste informationen den senaste tekniken kinesiska kändisar IPA Ladda ner dalam arbetsblad SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Säkerhetskopiering av information om exemplar av SPSS 23). 2. Kemudian på menyraden SPSS 23 pilih Transform 8211 Skapa tidsserie Seperti Gambar: 3. Ställ in det här alternativet för att öppna dialogrutan, besök sedan Klicka på knappen för att se variabla besök för att ändra kolumnen 8211 New Variabel di sebelah kanan. 4. Ställ in det här alternativet för att aktivera funktionen. Centrerad Flytande medelvärde, som är bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, sedan klicka förändring. Spänna med den här 3-åriga processen med 3-kaliber utjämning av den bias kita kenal juga dengan Vägt rörande medelvärde. Adapun process 1 än 2 kali utjämning kita sebut Single Moving Average än Double Moving Average. Jangan lupa untuk klicka ändra agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Utgångspunkten gjorde det möjligt att ställa in Centrerat Flyttande medelvärde 8211 Vägt Flyttande Medelvärde för adalah sebagai berikut: Utgående diator, dapat diketahui bahwa Kunjande pada bulan-bulan berikutnya dapat kita som variabel baru och dihasilkan dari tidsserie analysmetod centrerad glidande medelvägd rörelse genomsnitt . Demikiska juga jika kita memilih föregående glidande medelvärde, keduanya merupakan metod enkelt glidande medelvärde dengan span 3, maka haril peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metod Exponentiell utjämning av dengan SPSS akan dibahas på den här sidan av den här sidan. Upplagt av ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Typ Data Statistik Deskriptiv Konep Parametrik än Parametriska statistik Inferensia Penyusunan Hipotese Teknik Pengukuran Statistik Teknik Sampling Sebaran Probabilitet Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Data Korelasi Bivariat Pemaparan Data Kualitatif dengan Tabulasi Silang ny IBM SPSS Ver.23Tag: peramalan dengan SPSS Metode Utjämning av merupakan salah satu jenis teknik med hjälp av tidsramar för analys av tidsserier (runtomslag) av medlemskap i den enskilda jangka pendek. Dalam Melakukan utjämning (Penghalusan) terhadap data, Nilai Masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk time series. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metod utjämning yaitu Simple Moving Average dan Exponentiell utjämning. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Enkelt rörande medelvärde. Enkel rörlig genomsnittsdata Tidsserier seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Om du inte kan göra det, är det enkelt att flytta medeltal, men det går inte att göra det, men det är inte så mycket som möjligt, men det är inte så mycket som möjligt. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metod glidande medelvärdet för att läsa. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data. Flyttande medelvärde juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan data masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observatio diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observasi terbaru seharusnya lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metod Flytta genomsnittlig dengan programvara IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki data Kunjungan den Bali från januari 2008 hingga Juni 2015 Dalam format excel, data diamil av webbplatsen Dinas Pariwisata Provinsen Bali: 1. Var vänlig och vänta nu! Dalam arbetsblad SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Säkerhetskopiera det här alternativet med hjälp av SPSS 23) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transform Skapa tidsserie Seperti Gambar: 3. Ställ in det här alternativet för att skapa en dialogruta, vänligen besök. panah sehingga variabel besök berpindah ke kolom variabel Ny Variabel di sebelah kanan. 4. Ställ in det här alternativet för att aktivera funktionen. Centrerad Flytande medelvärde, som är bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, sedan klicka förändring. Spänna med den här 3-åriga processen med 3-kaliber utjämning av den bias kita kenal juga dengan Vägt rörande medelvärde. Adapun process 1 än 2 kali utjämning kita sebut Single Moving Average än Double Moving Average. Jangan lupa untuk klicka ändra agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Utgångspunkten görs med metod Centrerad Flyttande Medelviktad Flyttande Medelvärde för adalah sebagai berikut: Utgående diator, dapat diketahui bahwa Kunjande pada bulan-bulan berikutnya dapat kita som variabel baru och dihasilkan dari tidsserie analysmetod centrerad glidande medelvärde 8211 viktat glidande medelvärde . Demikian juga jika kita memilih föregående glidande medelvärde, keduanya merupakan metod enkelt glidande medelvärde dengan span 3, maka haril peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metod Exponentiell Utjämning Dengan SPSS Akan Dibahas Pada Bahasan Selanjutnya Besökare S4LForecasting Metod Viktad Flytta Genomsnitt Metod Utjämning Merupakan Salah Satu Jenis teknik gör det möjligt att analysera tidsserier (runtomslag) av medlemmarna i hela landet. Dalam Melakukan utjämning (Penghalusan) terhadap data, Nilai Masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk time series. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metod utjämning yaitu Simple Moving Average dan Exponentiell utjämning. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Enkelt rörande medelvärde. Enkel rörlig genomsnittsdata Tidsserier seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Om du inte kan göra det, är det enkelt att flytta medeltal, men det går inte att göra det, men det är inte så mycket som möjligt, men det är inte så mycket som möjligt. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metod glidande medelvärdet för att läsa. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidig biasa yang muncul pada data. Flyttande medelvärde juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan data masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observera diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observasi terbaru seharusnya lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metod Flytta genomsnittlig dengan programvara IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki data Kunjungan den Bali från januari 2008 hingga Juni 2015 Dalam format excel, data diamil av webbplatsen Dinas Pariwisata Provinsen Bali: 1. Var vänlig och vänta nu! Dalam arbetsblad SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Säkerhetskopiera det här alternativet med hjälp av SPSS 23) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transform Skapa tidsserie Seperti Gambar: 3. Ställ in det här alternativet för att skapa en dialogruta, vänligen besök. panah sehingga variabel besök berpindah ke kolom variabel Ny Variabel di sebelah kanan. 4. Ställ in det här alternativet för att aktivera funktionen. Centrerad Flytande medelvärde, som är bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, sedan klicka förändring. Spänna med den här 3-åriga processen med 3-kaliber utjämning av den bias kita kenal juga dengan Vägt rörande medelvärde. Adapun process 1 än 2 kali utjämning kita sebut Single Moving Average än Double Moving Average. Jangan lupa untuk klicka ändra agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Utgångspunkten görs med metod Centrerad Flyttande Medelviktad Flyttande Medelvärde för adalah sebagai berikut: Utgående diator, dapat diketahui bahwa Kunjande pada bulan-bulan berikutnya dapat kita som variabel baru och dihasilkan dari tidsserie analysmetod centrerad glidande medelvärde 8211 viktat glidande medelvärde . Demikian juga jika kita memilih föregående glidande medelvärde, keduanya merupakan metod enkelt glidande medelvärde dengan span 3, maka haril peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metod Exponentiell utjämning av dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya
Comments
Post a Comment