Mudança média dengan spss

Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi Ekonometrika telah berkembang cukup pesat dalam 15 tahun terakhir, terutama dalam bidang analisis dados deret waktu (série de tempo), painel de dados termasuk. Pengembangan teknik kointegrasi telah memungkinkan ekonometrikawan membuat suatu usaha serius untuk menangani masalah regresi semupalsu dan data series temporais. Bersamaan dengan perkembangan ini, muncul metodologi yang disebut-sebut sebagai geral-para-específico. Yang dikombinasikan dengan penggunaan modelo-modelo koreksi sisaan (modelos de correção de erros). Akan tetapi, perubahan ini umumnya tidak diungkapkan dalam buku teks pengantar ekonometrika untuk mahasiswa S1 atau S2. Meskipun telah ada buku teks yang menyinggung tentang perubahan ini, umumnya pembahasannya hanya sepintas saja, walaupun materi pembahasan modelo regresi klasik sudah ketinggalan zaman dalam penggunaan dados deret waktu. Dalam buku ini, penulis berusaha memberikan berbagai catatan yang tidak hanya mencakup topik terkini, tetapi juga, jika perlu, menggabungkan ide baru tersebut dengan materi yang klasik. Jadi, walaupun teknik-teknik yang dikembangkan dalam dekade terakhir dicakup terutama dalam lima bab terakhir dalam buku ini, bab-bab sebelumnya sering dibahas untuk mengantisipasi terhadap pembaruan-pembaruan ini. Buku teks ini ditujukan bagi mahasiswa S1S2 fakultas ekonomi. Namun demikian, buku ini berguna pula bagi mahasiswa S3 yang sedang belajar ekonometrika lanjutan. Apa keunggulan buku ini Praktis, tersedia latihan dengan prosedur tahap demi tahap secara lengkap programa menggunakan Eviews dan SPSS D isediakan powerpoint setiap bab, untuk memudahkan memahami isi buku dan membantu tenaga pengajar dalam mempersiapkan bahan kuliah. Baixe powerpoint di sini. Disediakan data latihan dalam bentuk Excel untuk memudahkan mengikuti latihan dalam buku ini. Faça o download de dados latihan di sini. Judul Buku. Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi Pengarang. Prof. Dr. Bambang Juanda dan Junaidi, SE, M. Si Penerbit. IPB Press Tahun 2017 Halaman. 248 vxii halaman Harga. Rp 55.000 ongkos kirim Rp 10.000 Buku ini dapat diperoleh di toko-toko buku di kota Anda. Jika belum tersedia di kota Anda, dapat dipesan melalui blog ini. Untuk pemesanan buku ini, dengan mentransfer pembayaran ke rekening Banco BNI No. Rekening 0097736151 a. n. Junaidi. Besaran pembayaran yang harus Anda transferência adalah sebesar Rp 65.000 (untuk memudahkan konfirmasi pembayaran, sebaiknya besaran transferência dengan angka unik misalnya Rp 65.118). Setelah transfer, lakukan konfirmasi dengan mengklik link formulir di bawah ini. Pengiriman buku akan dilakukan via pos, paling lambat 4 (empat) hari setelah konfirmasi pembayaran. Dec 23, 2009 Uji branco dilakukan dengan meregresikan residual kuadrat sebagai variabel dependen dengan variabel dependen ditambah dengan kuadrat variabel independen, kemudian ditambahkan lagi dengan perkalian dua variabel independen. Prosedur pengujian dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: H 0. Tidak ada heterokedastisitas H 1. Ada heterekodastisitas Jika 5, maka tolak H 0 jika obsR-quadrado gt X 2 atau P-value lt. Untuk melakukan uji branco kita akan gunakan contoh dados pada bahasan uji heteroskedastisitas dengan metode grafik. Anda dapat melihatnya disinigtgtgt 1. Jalankan langkah-langkah yang sama persis pada bahasan Regresi dengan Eviews pada bahasan sebelumnya (jika belum mengerti anda bisa melihatnya langkahnya disini gtgt) 2. Setelah didapatkan hasil analisis regresilinier. Anda dapat memilih VISUALIZAR 8211 RESIDUAL TEST 8211 WHITE HETEROSCEDASTICITY (termo cruzado). Seperti berikut ini: 3. Setelah itu akan dikeluarkan OUTPUT sebagai berikut: Hasil output menunjukkan nilai ObsR-squared adalah sebesar 5,68 sedangkan nilai probabilitas (chi-square) adalah 0,68 (lebih besar daripada 0,05), dengan demikian kita Dapat menerima hipotesis nol bahwa dados tidak mengandung masalah heteroskedastisitas. Download materi ini versi pdf dibawah gtgtgt Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe Dados Statistik Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Amostragem Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasa Dados Korelasi Bivariat Pemaparan Data Kualitatif Dengan Tabulasi Silang novo IBM SPSS Ver.23Nov 26, 2009 Metode Smoothing merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis série de tempo (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan suavizando (penghalusan) terhadap data, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk série de tempo. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Média móvel simples do alisamento exponencial. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Average Moving Simple. Simples dados médios em movimento série temporária seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metodo simples, móvel, médio, mengambil, beberapa, nilai, yang, sedang, diamati, memberikan, rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode média móvel akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada dados. Moving average juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan dados masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observasi diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observa terbaru seharusnya lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Average software Dengan IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki dados kunjungan ke Bali para Januari 2008 hingga Juni 2017 dalam format excel, dados diambil dari website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan dados ke Folha de cálculo do DALAM SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi yang belum jelas tentang cara impor dados dari excel ke SPSS 23 lihat di step bahasan in gtgtgt) 2. Kemudian pada menu SPSS 23 pilih Transformar 8211 Criar Time Series Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak diálogo berikut, pilih Visita dan Klik panah sehingga variabel visita berpindah ke kolom variabel 8211 Novo Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak função pilih Cented Moving Average, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik change. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali suavizando yang biasa kita kenal juga dengan Média móvel ponderada. Adapun proses 1 dan 2 kali suavizando kita sebut Single Moving Average do Double Moving Average. Jangan lupa untuk klik change ágar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Saída yang didapat dari metode Média móvel centrada 8211 Média móvel ponderada adalah sebagai berikut: Dari saída diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variabel baru yang dihasilkan dari análise de séries de tempo metodo centrado média móvel - movimento ponderado média . Demikian juga jika kita memilih antes da média móvel, keduanya merupakan metode simples média móvel 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode Exponencial Suavização dengan SPSS akan dibahas pada halaman selanjutnya gtgtgt Publicado por ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif Dan Kuantitatif Tipe Dados Estatística Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Amostragem Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Dados Korelasi Bivariat Pemaparan Dados Kualitatif dengan Tabulasi Silang novo IBM SPSS Ver.23