Moving Media Menggunakan Spss

Uji bianco dilakukan dengan meregresikan residuo KUADRAT sebagai variabel dependen dengan variabel dependen ditambah dengan KUADRAT variabel independen, kemudian ditambahkan Lagi dengan perkalian dua variabel independen Prosedur pengujian dilakukan dengan hipótesis sebagai berikut. H 0 Tidak ada heterokedastisitas. H 1 Ada heterekodastisitas. Jika 5, Maka Tolak H 0 jika OB-R quadrato X 2 atau P-value. Untuk melakukan uji bianco kita akan gunakan contoh dati pada bahasan uji heteroskedastisitas dengan metode Grafik anda dapat melihatnya disini.1 Jalankan Langkah-Langkah yang sama Persis pada bahasan Regresi dengan Eviews pada bahasan sebelumnya Jika Belum mengerti anda Bisa melihatnya langkahnya disini.2 Setelah didapatkan Hasil Analisis regresilinier anda dapat memilih VISTA RESIDUO DI PROVA BIANCA eteroscedasticità attraversare termine seperti berikut ini.3 Setelah ITU akan dikeluarkan uSCITA sebagai berikut. Hasil uscita menunjukkan Nilai Obs R-squared Adalah sebesar 5,68 sedangkan Nilai probabilitas chi-quadrato Adalah 0,68 Lebih Besar daripada 0,05, dengan demikian Kita dapat menerima hipótesis nol bahwa dati Tidak mengandung masalah heteroskedastisitas. download materi ini versi pdf dibawah. Teori Konsep Statistik. Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif tipe dati Statistik Deskriptif Konsep Parametrik dan non Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan hipótesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik campionamento Sebaran probabilitas Diskret Sebaran normale Sebaran binomiale Sebaran Poisson Transformasi dati Korelasi Bivariat Pemaparan dati Kualitatif dengan Tabulasi Silang nuovo IBM SPSS Ver 23.Forecasting Metode mobile ponderata Average. Metode smoothing merupakan salah Satu Jenis Teknik yang digunakan Dalam Analisis serie temporali Runtun waktu untuk memberikan peramalan jangka Pendek Dalam melakukan smoothing dei dati terhadap penghalusan, Nilai masa Lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan serie temporali untuk Nilai yang Telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal Nilai masa Depan Tehnik yang kita kenal Dalam metode levigante yaitu media mobile semplice dan esponenziale Pada Halaman ini, saya Hanya akan membahas tentang mobile semplice Average. Simple Moving serie temporali Average. Data seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam Untuk menghilangkan efek yang Tidak diinginkan Dari ini ketidak-teraturan, metode media mobile semplice mengambil beberapa nilai yang Sedang diamati, rataan memberikan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan Datang Semakin Tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, Maka pengaruh metode media mobile akan Lebih baik Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan Nilai peramalan yang Lebih baik Karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang Tidak biasa yang pada Muncul data. Moving media Juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan dati Masa Lalu Dalam jumlah besar prediksi ketepatan untuk, dan Masing-Masing observasi 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 Metode Moving software media dengan IBM SPSS 23 dapat Visualizzati di recente Pada contoh berikut ini. Berikut Kita memiliki dati kunjungan ke Bali dari Januari 2008 hingga Giugno 2015 formato excel Dalam, dati diambil sito dari Dinas Pariwisata Provinsi Bali.1 Langkah Pertama Adalah memasukkan dati ke Dalam foglio SPSS 23 sebagai berikut. Data View bagi yang Belum Jelas tentang cara dari dati impor eccellono ke SPSS 23 Lihat di passo bahasan ini gt gt gt .2 Kemudian pada barra dei menu di SPSS 23 Pilih Transform Crea serie Seperti Gambar.3 Setelah ITU akan Muncul Kotak finestra berikut, Pilih Visita dan klik panah sehingga variabel visitare berpindah ke Kolom variabel Nuova variabel di sebelah kanan.4 Setelah ITU Pilih pada Kotak funzione Pilih centrato media mobile, atau Bisa Juga Prima Moving Average.5 Kemudian isikan arco dengan 3, Dan klik cambiare Span diisi dengan Angka 3 artinya mengalami prose 3 kali levigante yang biasa kita kenal Juga dengan Weighted Moving Average Adapun prose 1 dan 2 kali levigante kita sebut singolo media mobile dan doppia media mobile Jangan lupa untuk cambiamento klik agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok.6 uscita yang didapat metode dari centrato mobile ponderata Moving Average Adalah diatas uscita media sebagai berikut. Dari, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita Lihat dari variabel Baru yang dihasilkan dari analisi di serie temporali metode centrato media mobile ponderata movimento average. Demikian Juga jika kita memilih prima media mobile, keduanya merupakan metode mobile semplice arco dengan media 3, Maka Hasil peramalannya akan sama yoz. Aplikasi metode esponenziale smoothing dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya. UJI STASIONERITAS DATI untuk ANALISIS modello autoregressivo integrato a media mobile ARIMA Kasus KURS Nilai Tukar BULANAN MATA Uang KUNA KROASIA TERHADAP DOLAR AS 2006-2010.Siang Sobat semua Wah gimana neh kabarnya Moga Baik-Baik aja ya hehehe Oke kali deh ini saya mau ngebahas tentang uji stasioneritas dati untuk Analisis ARIMA dengan contoh Kasus kurs bulanan mata uang Kuna Kroasia terhadap dolar AS pada periode 2006-2010.Naaaah, kali postingan ini Adalah lanjutan dari postingan saya sebelumnya yaitu dati lisciatura dan uji stasioneritas ARIMA Jadi , sebelum masuk ke postingan Kali ini, sangat baik kalau Sobat baca Dulu posti Ngan sebelumnya yang dimaksud, silahkan Lihat disini. Nah, Tanpa berlama-lama ayok kita Mulai Berikut tampilan dati foglio di calcolo Yang kita Pakai untuk uji stasioneritas yaitu dati yang Sudah kita levigante dengan TEHNIK livellamento esponenziale Nah untuk konsep pemahaman tentang uji unità radice, Sobat Juga Bisa dapatkan pada postingan sebelumnya. Nah selanjutnya kita lakukan uji unità radice dengan menù mengklik Visualizza pada foglio dan Pilih unit test Root sehingga akan Muncul tampilan seperti ini. Silahkan Sobat Pilih livello pada test per la unut radice Karena Pertama kali kita akan menguji apakah dati yang dipakai livello Sudah stasioner pada atau Belum, Lalu pada includere nella prova equazione Pilih nessuno yaitu dengan mengasumsikan Tidak ada tren Dalam pola dati yang kita Pakai Dalam penelitian ini memang Tidak ada tren linier dan Juga mengasumsikan bahwa Nilai dati rata-rata intersep Tidak memegang peranan untuk menciptakan kestasioneran dati Oke soooob, Jika Sudah Pilih Nessuno, Lalu silahkan klik OK dan akan Muncul Hasil radice unitaria sebagai berikut. Perhatikan NIH sooob nilai Prob ADF statistica test sebesar 0,5085 Lebih besar daripada Alpha 0,05 sehingga kita menerima hipótesis nol dati Tidak livello stasioner pada ya sooob No, cara Yang sama untuk uji stasioneritas Adalah memperhatikan Wilayah Kritis Tolak hipótesis Nol jika nilai t Statistica ADF kecil daripada nilai Mackinon test critico Value. Dari Hasil kita Lihat bahwa Nilai t Statistica ADFnya -0,4673 yang Lebih besar daripada Mackinnon 5 livello -1,946654 Jadi, hasilnya sama Saja sooob kita terima hipótesis nol yaitu dati Tidak stasioner livello pada asli. Next dati, Kita uji unità radice pada differens 1 Caranya sama Saja, Hanya tinggal mengubah unit test Root in dari livello menjadi 1 ° Differenza Berikut ilustrasinya. Berikut radice unitaria uscita uji pada differens 1.Nah, sekarang Lihat sooob, Nilai prob ADF 0,0151 Lebih kecil daripada Alpha 0,05 sehingga kita Tolak hipótesis Nol Dan menyimpulkan dati Sudah stasioner pada differens 1 Nah, untuk test ADF Statisticnya Juga Lebih kecil daripada Mackinnon 5 livello -1,945554 Hasil ini Juga membuktikan bahwa dati Sudah stasioner pada differens 1 hehehe. Oke deh, kali ini kita akan masuk ke Dalam seni statistik untuk modello ARIMA Mengapa saya katakan sebagai seni Ingat, bahwa sebenarnya Tidak ada modello statistik Mutlak palizzata baik menjawab permasalahan Ingaaat, Statistik memang cara yang SERING dipakai Dalam Suatu penelitian tetapi fungsi statistik Hanya sebatas strumenti Saja Jadi, kalau memberikan simpulan baca simpulan Secara statistik, silahkan Sobat kembalikan simpulan yang diperoleh ke ilmu esensialnya Juga yaaa. Hal rimasto seperti ini Sobat Jangan menstatistisir Hasil penelitian Kesannya terlalu memaksa Ingat, Lebih baik Kita tampilkan Hasil yang sebenarnya entah sebuuk apapun ITU dengan metode statistik yang kita Pakai walaupun hasilnya kurang memuaskan atau bahkan Anomali Itu Jauh Lebih terhormat daripada Sobat Harus berbohong dan menstatistisir Hasil penelitian Sobat agar seolah Hasil penelitiannya kelihatan bagus. Hemmh, padahal kalau ditanya soal esensi penelitiannya Jangan-Jangan Belum Benar-Benar paham Ingat, keberhargaan seorang peneliti utamanya Bukan pada Hasil penelitiannya yang terbilang Hebat tetapi pada keberaniannya Dalam menampilkan Hasil penelitiannya Naaaaah, Jadi intinya, kalaupun Sudah pernah atau Sering menstatistisir, Bagi Yang tersinggung Mohon maaflah ya hehehe, ayo Cepat-cepatlah bertobat hahahaha. Yaudah, Ayo sekarang Kita Focus kepada uscita correlogramma dati kita yaaa Terserah Sobat, kalau mau langsung dati Pakai yang Sudah stasioner pada differens 1nanti untuk correlogramnya silahkan Pilih livello yang Sama saja kalau mau mau Sobat Pakai dati Asli ya monggo untuk correlogramnya Pilih yang 1 ° Differenza Terlihat Mudah kan Hehehe Oke sekarang buka datanya Lalu Klik Vedere Pilih Correlogram. Nah, saya Pakai dati yang Belum stasioner sehingga untuk correlogramnya correlogramma di, saya differenza 1 ° hehehe Lagnya terserah Sobat mau Lihat pola datanya sampai mundur berapa tahun ke belakang hehehe Yuuuuk, sekarang Lihat uscita correlogramnya. Nah, Udah keluar nih outputnya Lha, Terus Buat apa Coba hehehe Yaaa, Pertama , uscita dari kita ini Bisa Lihat nih soob, kira-kira pada lag kurs dati ke berapa kita Tidak stasioner Kedua, Kita Bisa modello Tahu kita nanti apakah AR 1, MA 1 atau ARMA 1.Nah, seperti Yang Sudah pernah saya Bahas pada postingan sebelumnya, modello ARIMA p, d, q ITU kalau stasioner pada differens 1 maka nanti variabel dependennya Adalah delta perubahan yaaa Terus modello apakah kita ITU Harus Selalu AR 1, MA 1 alias Harus Selalu dan Selalu 1, ya enggak Doong Bisa aja AR 1 AR 2, MA 1 MA 2, AR 1 MA 1 MA 2 Silahkan dikombinasikan saja dan diusahahan modello yang dapat kita menghasilkan nilai rettificato Rsquare yang cukup tinggi. Seterusnya, Jika Sobat mau melakukan prediksi nilai periode masa Depan modello di previsione dengan yang terpilih, Maka Harap diperhatikan besar Bias Proporzione Harus Lebih kecil daripada 0,2 dan besar covarianza Proportionnya Juga Harus cukup Tinggi mendekati 1.Oke deh, Ayo Kita Lihat pada dati lag mana Kurs Kuna terhadap Dolar AS ini tidak stasioner Nah caranya Lihat dari nilai AC dan PAC Masing-Masing lagnya soob hehe. Jadi kalau AC dan PAC intervallo Masih berada di Dalam -0 2552 sampai dengan 0 2552 maka pada ritardo tersebut dati Masih stasioner Akan tetapi kalau nilai AC dan PAC intervallo berada diluar -0 2552 sd 0 2552 maka dati Tidak stasioner pada lag tersebut. Oke deh sooob, untuk pemilihan kandidat orde ARIMA dan modello pemilihan terbaik akan dirilis pada postingan selanjutnya yaaa Oke deeeh, rimanete sintonizzati Terus di untuk kita Belajar konsep dan metode statistik dengan Semangat dan semangaaaat Salam Damai salam Hangat terdahsyat Dari Saya.