Apa tujuan utama dari analisis residual dalam pengukuran statik?

• Mengidentifikasi distribusi data.

• Mengevaluasi keakuratan model pengukuran.

• Menghitung simpangan baku data.

• Mengestimasi nilai rata-rata data.

Dalam pengukuran statik, apa arti korelasi positif antara dua variabel?

• Ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya menurun.

• Ketika satu variabel meningkat, variabel lainnya juga meningkat.

• Tidak ada hubungan antara kedua variabel.

• Variabel memiliki simpangan baku yang sama.

Apa peran distribusi Gaussian dalam analisis statik?

• Menentukan nilai rata-rata data.

• Memodelkan distribusi kesalahan dalam pengukuran.

• Mengurangi noise dalam pengukuran.

• Mengevaluasi hubungan antara dua variabel.

Apa langkah pertama dalam analisis sensitivitas?

• Menghitung rata-rata data.

• Menentukan parameter pengukuran yang penting.

• Mengidentifikasi sumber noise dalam data.

• Mengurutkan data secara numerik.

Apa fungsi dari analisis regresi non-linier?

• Menentukan hubungan linier antara variabel.

• Mengevaluasi hubungan kompleks antara variabel.

• Menghitung simpangan baku dari data.

• Memodelkan distribusi data Gaussian.

Jika distribusi data memiliki skewness positif, apa artinya?

• Data terdistribusi simetris.

• Mayoritas data berada di sisi kiri distribusi.

• Mayoritas data berada di sisi kanan distribusi.

• Data memiliki median lebih besar dari mean.

Apa pentingnya uji normalitas dalam analisis statik?

• Untuk mengidentifikasi kesalahan sistematik.

• Untuk memeriksa apakah data mengikuti distribusi normal.

• Untuk menghitung variansi data.

• Untuk mengestimasi nilai modus data.

Dalam analisis statik, bagaimana cara menangani data outlier?

• Langsung menghapus semua data outlier.

• Menggunakan metode analisis yang tahan terhadap outlier.

• Mengabaikan data outlier.

• Menggantikan outlier dengan nilai rata-rata data.

Apa yang dimaksud dengan confidence interval?

• Selisih antara nilai maksimum dan minimum data.

• Rentang nilai di mana parameter sebenarnya berada dengan tingkat kepercayaan tertentu.

• Jumlah data yang berada di luar distribusi normal.

• Simpangan baku data pengukuran.

Apa yang terjadi jika resolusi alat ukur terlalu rendah dibandingkan dengan data?

• Kesalahan pengukuran menjadi lebih kecil.

• Data menjadi kurang presisi.

• Data akan memiliki distribusi simetris.

• Rentang nilai pengukuran menjadi lebih besar.