Where do statistical models come from? Revisiting the problem of specification

R. A. Fisher founded modern statistical inference in 1922 and identified its fundamental problems to be: specification, estimation and distribution. Since then the problem of statistical model specification has received scant attention in the statistics literature. The paper traces the history of statistical model specification, focusing primarily on pioneers like Fisher, Neyman, and more recently Lehmann and Cox, and attempts a synthesis of their views in the context of the Probabilistic Reduction (PR) approach. As argued by Lehmann [11], a major stumbling block for a general approach to statistical model specification has been the delineation of the appropriate role for substantive subject matter information. The PR approach demarcates the interrelated but complemenatry roles of substantive and statistical information summarized ab initio in the form of a structural and a statistical model, respectively. In an attempt to preserve the integrity of both sources of information, as well as to ensure the reliability of their fusing, a purely probabilistic construal of statistical models is advocated. This probabilistic construal is then used to shed light on a number of issues relating to specification, including the role of preliminary data analysis, structural vs. statistical models, model specification vs. model selection, statistical vs. substantive adequacy and model validation.Comment: Published at http://dx.doi.org/10.1214/074921706000000419 in the IMS Lecture Notes--Monograph Series (http://www.imstat.org/publications/lecnotes.htm) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org

Revisiting the Neyman-Scott model: an Inconsistent MLE or an Ill-defined Model?

The Neyman and Scott (1948) model is widely used to demonstrate a serious weakness of the Maximum Likelihood (ML) method: it can give rise to inconsistent estimators. The primary objective of this paper is to revisit this example with a view to demonstrate that the culprit for the inconsistent estimation is not the ML method but an ill-defined statistical model. It is also shown that a simple recasting of this model renders it well-defined and the ML method gives rise to consistent and asymptotically efficient estimators

Maintenance factors in building design

The degree to which the design of a building embraces maintenance considerations has a major impact on its performance. In Malaysia for instance, most designers claimed to have knowledge and experience on building maintenance aspects but only few are aware of the importance to consider maintenance factors during design stage. A survey was carried out on 38 designer firms (architectural, civil & structural consultant firms) and 30 maintenance firms located in Shah Alam and Kuala Lumpur districts. The aim was to find out the building defects and other maintenance problems that are heavily attributed to design deficiencies, inadequate information gathering, material limitations and lack of maintenance knowledge. The data were analyzed using SPSS (Statistical Package of Social Sciences). Findings show that main problems that the maintenance firms are currently facing are caused by building design deficiencies, poor construction quality and poor performance of building which is directly related to functional layout, choice of building material and choice of building equipment. It appears that designer firms consider maintenance factors like ease of cleaning, access to cleaning area and repair and replacement to be the least important when designing buildings. Lack of communication between designer firms and maintenance firms as well as building users or owners resulted in designer firms not fully aware of the maintenance-related problems frequently reported by building owners. Designers seem to be neglecting the benefits of designing for ease of maintenance that can prolong the building lifespan, reduce defects rate and therefore reduce maintenance costs. Therefore, it is important for project team management to develop awareness and policy from the very early start of project to ensure the concept for ease of maintenance can be understood and implemented successfully in local construction practice

SIMULASI PROFIL MUKA AIR PADA BENDUNG KARANG MENGGUNAKAN PROGRAM HEC-RAS 4.1.0

Bendung Karang yang terletak di Kabupaten Bantul berfungsi untuk memenuhi kebutuhan irigasi di Desa Donotirto Kecamatan Kretek. HEC-RAS 4.1.0 adalah program aplikasi untuk memodelkan aliran sungai, River Analysis System (RAS), yang dibuat oleh Hydrologic Engineering Center yang dikembangkan oleh U.S. Army Corps of Engineers dan beredar sejak januari 2010. Pembandingan hasil hitungan profil muka air menggunakan program HEC RAS 4.1.0 dibandingkan dengan hasil hitungan profil muka air cara metode standart bertahap bertujuan untuk mengetahui bagaimana kinerja program tersebut dalam mensimulasikan profil muka air. Objek yang digunakan dalam simulasi profil muka air ini diambil dari data dari perencanaan rehabilitasi jaringan irigasi di Karang Bantul. Data sungai tersebut panjang sungai 141 m, lebar 32 m, elevasi dasar sungai + 1.80, elevasi mercu bendung + 8.30, lebar efektif bendung 32 m, angka manning 0.025 dan 0.04, Cd 1.55, debit banjir 118 m3/detik. Dari proses penginputan dan proses perhitungan dengan program HEC-RAS 4.1.0, didapatkan data berupa hasil hitungan tampang lintang, hasil hitungan profil muka air sepanjang alur, hasil hitungan profil variabel aliran sepanjang alur, hasil perhitungan dalam bentuk perspektif saluran, dan hasil perhitungan dalam bentuk tabel. Studi kasus pada hal ini membandingkan profil muka air yang dihitung menggunakan program HEC-RAS 4.1.0 dengan hasil hitungan profil muka air cara metode standart bertahap. Profil muka air pada hulu Bendung Karang yang dihitung menggunakan program HEC-RAS 4.1.0 pada stasiun P0 = (+) 10,03 m, stasiun P1 = (+) 10,05 m, stasiun P2 = (+) 10,05 m, stasiun P3 = (+) 10,06 m, stasiun P4 = (+) 10,06 m, stasiun P5 = (+) 10,06 m, stasiun P6 = (+) 10,06 m, stasiun P7 = (+) 10,07 m, sedangkan yang dihitung menggunakan standart bertahap P1 = (+) 9,93 m, stasiun P1 = (+) 10,013 m, stasiun P2 = (+) 10,018 m, stasiun P3 = (+) 10,021 m, stasiun P4 = (+) 10,026 m, stasiun P5 = (+) 10,031 m, stasiun P6 = (+) 10,039 m, stasiun P7 = (+) 10,04 m. Tanggul pengaman banjir yang dibuat pada bendung Karang aman dari limpasan air saat banji

PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN PADA TEORI MESIN BUBUT KONVENSIONAL DENGAN SOFTWARE MICROSOFT OFFICE POWERPOINT DI SMK N 2 KLATEN

Penelitian ini bertujuan, (1) memanfaatkan software Microsoft Office Powerpoint untuk metode pembelajaran pada teori mesin bubut konvensional kelas XI kompetensi keahlian teknik pemesinan, (2) mendeskripsikan bagaimana kelayakan media pembelajaran dengan software Microsoft Office Powerpoint pada teori mesin bubut konvensional kelas XI, (3) mengetahui efektivitas media pembelajaran dengan software Microsoft Office Powerpoint pada teori mesin bubut konvensional kelas XI. Penelitian ini termasuk dalam penelitian pengembangan (Research and Development) karena dalam penelitian ini menghasilkan produk yaitu media pembelajaran dan kemudian menguji keefektifan produk tersebut. Desain pengembangan media pembelajaran ini melalui beberapa tahap, yaitu: (1) pemilihan software, (2) pengembangan desain tampilan media, (3) implementasi desain media, dan (4) assembly. Dari tahapan pengembangan desain media yang dilakukan, diperoleh urutan tampilan media yang dimulai dari halaman intro, halaman menu utama, halaman petunjuk, halaman materi, halaman evaluasi dan halaman profil pengembang. Tiap halaman tersebut dihubungkan dengan menggunakan tombol-tombol penghubung. Media pembelajaran teori mesin bubut konvensional ini dikemas dalam bentuk CD pembelajaran. Sebagai uji kelayakan media, instrumen yang digunakan untuk pengumpulan data adalah kuesioner, sedangkan teknik yang digunakan untuk menganalisis data adalah dengan statistik deskriptif yang diungkapkan dalam distribusi skor skala lima (skala Likert) terhadap kategori skala penilaian yang telah ditentukan. Pengujian efektivitas produk media pembelajaran menggunakan metode pre-test & post-test dengan bentuk soal tes tertulis pilihan ganda. Pemanfaatan software Microsoft Office Powerpoint layak untuk digunakan sebagai media pembelajaran teori mesin bubut konvensional. Hal ini didasarkan pada hasil validasi ahli dan hasil uji coba kelompok kecil dan kelompok besar. Hasil validasi ahli materi mendapat rerata skor 3,58 pada skor skala lima (1sampai dengan 5) termasuk dalam kriteria “Baik”. Hasil validasi ahli media mendapat rerata skor 4,07 pada skor skala lima termasuk dalam kriteria “Baik”. Sedangkan hasil uji coba kelompok kecil mendapat rerata skor 3,92 pada skor skala lima termasuk dalam kriteria “Baik”, dan uji coba kelompok besar mendapat rerata skor 4,21 pada skor skala lima termasuk dalam kriteria “Sangat Baik”. Hasil pengujian efektivitas produk media pembelajaran menunjukkan rata-rata nilai pre-test sebesar 50,17 kemudian pada post-test rata-rata nilainya naik menjadi 69, sehingga terjadi peningkatan nilai rata-rata sebesar 37,53 persen

Invers matrik pita toeplitz

Dalam tugas akhir ini dibahas suatu metode untuk menentukan elemen-elemen dari rovers Matriks Pita Toeplitz yang diberikan dalam bentuk penyelesaian persamaan differen¬si. Rumus untuk elemen-elemen itu adalah basil bagi dari determinan-determinan yang ukurannya bergantung pada banyak¬nya diagonal atas yang taknol, tetapi bukan bergantung pada ordo dari matriks yang akan dioari inversnya