Estimasi Data Hilang pada Rancangan Split–Block Menggunakan Metode Yates

Nurhafizah, I Gede Ekaputra Gunartha, Nurul Fitriyani
{"title":"Estimasi Data Hilang pada Rancangan Split–Block Menggunakan Metode Yates","authors":"Nurhafizah, I Gede Ekaputra Gunartha, Nurul Fitriyani","doi":"10.31605/jomta.v1i2.693","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Rancangan split-block merupakan suatu rancangan percobaan dengan dua faktor atau lebih, dimana ketepatan pengaruh interaksi antar faktor lebih diutamakan dibandingkan dengan pengaruh mandiri masing-masing faktor. Dalam percobaan yang dilakukan, seringkali pelaksanaannya tidak sesuai dengan yang diharapkan, sehingga kadangkala menyebabkan tidak lengkapnya data yang diperoleh. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai estimasi data yang tidak lengkap atau data hilang pada rancangan split-block, serta mengukur kesalahan dan ketelitian hasil estimasi data hilang yang dihasilkan. Metode yang digunakan dalam mengestimasi data hilang adalah metode Yates, yaitu metode dengan nilai estimasi yang meminimumkan jumlah kuadrat galat percobaan. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan pada data simulasi, diberikan hasil bahwa semakin banyak jumlah data yang hilang yang diestimasi dengan menggunakan metode Yates, maka semakin banyak iterasi yang dibutuhkan, sehingga menyebabkan metode estimasi menjadi kurang efisien. Selanjutnya, jumlah iterasi dalam proses estimasi, ukuran kesalahan, dan ukuran ketelitian yang diperoleh dari hasil estimasi menunjukkan bahwa nilai estimasi terbaik adalah ketika data hilang yang dimiliki maksimal 2 (dua) data hilang.","PeriodicalId":400972,"journal":{"name":"Journal of Mathematics : Theory and Application","volume":"42 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-10-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Mathematics : Theory and Application","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31605/jomta.v1i2.693","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Rancangan split-block merupakan suatu rancangan percobaan dengan dua faktor atau lebih, dimana ketepatan pengaruh interaksi antar faktor lebih diutamakan dibandingkan dengan pengaruh mandiri masing-masing faktor. Dalam percobaan yang dilakukan, seringkali pelaksanaannya tidak sesuai dengan yang diharapkan, sehingga kadangkala menyebabkan tidak lengkapnya data yang diperoleh. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai estimasi data yang tidak lengkap atau data hilang pada rancangan split-block, serta mengukur kesalahan dan ketelitian hasil estimasi data hilang yang dihasilkan. Metode yang digunakan dalam mengestimasi data hilang adalah metode Yates, yaitu metode dengan nilai estimasi yang meminimumkan jumlah kuadrat galat percobaan. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan pada data simulasi, diberikan hasil bahwa semakin banyak jumlah data yang hilang yang diestimasi dengan menggunakan metode Yates, maka semakin banyak iterasi yang dibutuhkan, sehingga menyebabkan metode estimasi menjadi kurang efisien. Selanjutnya, jumlah iterasi dalam proses estimasi, ukuran kesalahan, dan ukuran ketelitian yang diperoleh dari hasil estimasi menunjukkan bahwa nilai estimasi terbaik adalah ketika data hilang yang dimiliki maksimal 2 (dua) data hilang.
分割设计中丢失的数据估计——使用耶茨方法的区块
分形设计是一种由两个或两个以上因素组成的实验设计,在这种实验中,两种因素相互作用的一致性影响比单个因素独立影响更为重要。在进行的实验中,往往执行不符合预期,有时会导致数据不完整。本研究旨在确定splitblock设计中不完整的数据估计或丢失的数据的价值,并评估产生的数据估计结果的错误和精确度。用于确定丢失数据的方法是耶茨方法,也就是测试值将实验错误的平方数量最小化的方法。根据对模拟数据进行的分析结果,得出的结论是,使用耶茨方法丢失的数据越多,需要的重复就越多,从而降低估计方法的效率。此外,从估计中获得的估计、误差大小和精度测量过程中的重复数量表明,最好的估计值是当数据丢失时,最高估计值是2(2)数据丢失。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信