Recently Published
Peramalan dan Akurasi dengan Model ARIMA
Eksplorasi Data, Uji Stasioneritas Data, Identifikasi Model, Pendugaan Parameter Model Tentatif, Analisis Sisaan, Overfitting, dan Peramalan
Cek Asumsi Data Time Series
Melakukan cek asumsi stasioner dalam rataan dan stasioner dalam ragam
Pembangkitan ARMA Time Series
Fungsi pembangkitan ARMA, pembangkitan proses ARMA, dan karakteristik ARMA
Perbandingan Model Koyck, Regression with Distributed Lag 1 & 2, dan Autoregressive
Membandingkan keempat model dengan melihat nilai MAPE yang dihasilkan. Model paling optimum adalah model DLM 2 karena memiliki nilai MAPE yang terkecil.
Penanganan Autokorelasi dengan Metode Cochrane-Orcutt dan Hildreth-Lu
Adanya autokorelasi menyebabkan model regresi kurang baik karena akan meingkatkan galatnya. Autokorelasi tersebut dapat ditangani dengan metode Cochrane-Orcutt dan Hildreth-Lu.
Aplikasi Metode-Metode Pemulusan
Metode-metode pemulusan yang dicobakan adalah Single Moving Average (SMA), Single Exponential Smoothing & Double Exponential Smoothing, dan Pemulusan Data Musiman
Membuat Kelas Objek dengan Class System S4 dan Variasi Grafik
Untuk memenuhi tugas akhir Komputasi Statistika
Menentukan Model Regresi Terbaik
Membandingkan Regresi Klasik, Ridge, dan Lasso untuk mendapatkan model regresi terbaik.
Tugas Individu PSD
Nama : Dinda Khamila Nurfatimah
NIM : G1401211035