Cari
×

Daftarkan diri

Use your Facebook account for quick registration

OR

Create a Shvoong account from scratch

Already a Member? Masuk!
×

Masuk

Sign in using your Facebook account

OR

Not a Member? Daftarkan diri!
×

Daftarkan diri

Use your Facebook account for quick registration

OR

Masuk

Sign in using your Facebook account

Halaman Utama Shvoong>Sains>Matematika>Jarak OUTLIER TUNGGAL DLM SAMPEL MULTIVARIAT MENGGUNAKAN MAHALANOBIS

Jarak OUTLIER TUNGGAL DLM SAMPEL MULTIVARIAT MENGGUNAKAN MAHALANOBIS

oleh: edhy_sst     Pengarang : Noeryanti
ª
 
Seringkali masalah outlier dipandang sebagai observasi yang tidak berguna atau dihapus dari analisis. Di bidang statistik outlier muncul karena kesalahan pada saat sampling, analisis atau terjadi saat pemfilteran. Munculnya outlier ini dapat menyebabkan besarnya residual, variansi data menjadi besar dan taksiran interval memiliki rentang yang lebar. Telah banyak kajian-kajian seperti Mahalanobis (1936), Mardia (1979), Jackson (1991), Johnson (1996) dan Penny (1996) menyarankan ukuran jarak outlier pada ruang multi-dimensi menggunakan jarak mahalanobis yang didasarkan pada mean sampel dan matrik kovarian S. Disisi lain Rousseeuw dan van Zomeren (1998) menggunakan modifikasi Jarak Mahalanobis Jackknifed menggunakan vektor mean Jackknifed dan matriks kovaraian S(i) dari (n-1)-observasi sampel tanpa observasi ke-i. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kedua formula jarak mahalanobis dan Jarak Mahalanobis Jackknifed . Dengan mengambil data hipotetis dari seperangkat data simulasi dari laboratorium klinis yang memuat 10 pasien dan 5 variabel diberikan sebagai gambaran dalam menentukan nilai-nilai kritis yang cocok (relevan) dan batas atas . Kemudian dibandingkan dengan menghitung jarak Mahalanobis Jackknifed .
Diterbitkan di: 09 Januari, 2011   
Mohon dinilai : 1 2 3 4 5
Terjemahkan Kirim Link Cetak
X

.