Bootstrap Interval Kepercayaan Tinggi Gelombang Signifikan dari Data Pelampung Ukur

Info proyek

• Bidang studiTeknik Perkapalan dan Kelautan
• JenjangTesis (S2)
• Jenis metodeStatistika dan Regresi
• Perkiraan pengerjaan± 5 hari kerja
• Perangkatbootstrp, bootci (Statistics and Machine Learning Toolbox)
• HargaRp 350.000 - Rp 2.300.000

Tujuan analisis

Memodelkan tinggi gelombang signifikan sebagai fungsi periode puncak gelombang dan kecepatan angin permukaan dengan Bootstrap dan Interval Kepercayaan untuk menguji signifikansinya.

Variabel

Contoh hasil

• 39.188Sample mean
• 2.867Bootstrap SE
• 33.952CI lower
• 45.052CI upper
• 11.101CI width
• 0.052Bias

Bootstrap 2000 replikasi memberi rata-rata Significant wave height 39.188 dengan galat baku 2.867 dan selang kepercayaan 95% [33.952; 45.052]; selang normal klasik [33.374; 45.002] sangat dekat.

Dihitung dari data sintetis sebagai ilustrasi, bukan dari penelitian nyata.

Tentang Bootstrap dan Interval Kepercayaan

Bootstrap mengambil sampel ulang dengan pengembalian dari data untuk menaksir distribusi suatu statistik dan interval kepercayaannya tanpa asumsi distribusi. Cocok untuk sampel kecil, statistik rumit seperti median, atau data yang tidak normal.

Langkah pengerjaan

1. 1Tentukan statistik yang ingin ditaksir (rata-rata, median, korelasi)
2. 2Tetapkan jumlah resampling (misalnya 2000)
3. 3Jalankan bootstrp untuk memperoleh distribusi bootstrap
4. 4Hitung galat baku dan bias bootstrap
5. 5Hitung interval kepercayaan dengan bootci (persentil atau BCa)
6. 6Plot histogram distribusi bootstrap

Asumsi yang perlu diperiksa

• Sampel asli mewakili populasi
• Pengamatan saling bebas
• Jumlah resampling cukup besar agar interval stabil

Membaca dan melaporkan hasil

Laporkan estimasi titik, galat baku bootstrap, dan interval kepercayaan 95 persen beserta jenisnya (persentil atau BCa). Jelaskan bahwa bootstrap tidak memperbaiki sampel yang bias atau terlalu kecil.

Contoh kode MATLAB

Skrip awal singkat dengan nama variabel proyek ini. Versi yang diserahkan disesuaikan dengan data Anda dan diberi komentar lengkap.

rng(5);
significant_wave_height = exprnd(3, 40, 1);                          % skewed sample
peak_wave_period = 2000;                                      % number of resamples

est = median(significant_wave_height);
bs = bootstrp(peak_wave_period, @median, significant_wave_height);
fprintf('Sample median: %.3f\n', est);
fprintf('Bootstrap SE: %.3f, bias: %.3f\n', std(bs), mean(bs) - est);

ci_per = bootci(peak_wave_period, {@median, significant_wave_height}, 'Type', 'per');
ci_bca = bootci(peak_wave_period, {@median, significant_wave_height}, 'Type', 'bca');
fprintf('95%% percentile CI: [%.3f, %.3f]\n', ci_per(1), ci_per(2));
fprintf('95%% BCa CI: [%.3f, %.3f]\n', ci_bca(1), ci_bca(2));

figure;
histogram(bs, 40); hold on;
xline(est, 'r', 'LineWidth', 1.5);
xline(ci_per(1), 'k--'); xline(ci_per(2), 'k--');
xlabel('Bootstrap median'); ylabel('Frequency');

Paket dan harga

Pilih seberapa banyak bantuan yang Anda perlukan. Setiap paket yang lebih tinggi sudah mencakup semua item paket di bawahnya. Harga belum termasuk PPN 11%.

• Pembayaran: DP 50% sebelum pekerjaan dimulai, pelunasan setelah hasil diserahkan
• Pajak: Harga belum termasuk PPN 11%
• Data dan integritas akademik: Hasil dihitung dari data penelitian Anda sendiri; Anda yang menulis dan mempertanggungjawabkan naskah, kami membantu analisis dan pemahaman
• Revisi: Maksimal 2 kali revisi termasuk dalam harga (Paket 3: 3 kali)

Pertanyaan umum