Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval"

Transkripsi

1 Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi atau p Catata : Beberapa putaka meuli p ebagai p (p topi) p = propori "uke" dalam cotoh acak (igat koep percobaa biomial?) - p = q = propori "gagal" dalam cotoh acak Pedugaa parameter diwujudka dalam pembetuka elag kepercayaa, karea hampir tidak perah ditemuka ilai tatitik tepat ama dega ilai parameter. Selag Kepercayaa = Kofidei Iterval = Cofidece Iterval Didekati dega ditribui Normal (Ditribui z atau Ditribui t) Mempuyai bata : bata ata (kaa) da bata bawah (kiri) Derajat Kepercayaa = Tigkat Kepercayaa = Koefiie Kepercayaa = - kemudia aka dibagi ke dua ii / di ata bata ata da / di bawah bata bawah Selag kepercayaa meurut Ditribui z da Ditribui t Selag Kepercayaa dega Ditribui z (Tabel hal 75) Nilai da Selag kepercayaa yag lazim diguaka atara lai : Selag kepercayaa 90 % Derajat Kepercayaa = - = 9 = 0 % / = 5 % z Selag kepercayaa 95 % Derajat Kepercayaa = - = 95% = 5 % / =.5 % z Selag kepercayaa 99 % Derajat Kepercayaa = - = 99% 5% z % z = % / = 0.5 % z0. 5% z

2 Cotoh Ditribui z utuk SK 99 % lua daerah tidak terarir ii diketahui dari Tabel (hal 75) lua daerah terarir lua daerah terarir ii = ii = / = 0.5% / = 0.5% Selag Kepercayaa dega Ditribui t (Tabel hal 77) Nilai (da tetu aja /) udah diteraka dalam Tabel. Perhatika derajat beba (db). Nilai t tabel tergatug dari ilai derajat beba (db) da ilai / (Tabel hal 77) Mial : Selag kepercayaa 99 %; db = 3 - = 99% = % / = 0.5 % t tabel (db=3;/ = 0.5%) = 3.0 Cotoh Ditribui t utuk SK 99 % ; db = 3 lua daerah terarir lua daerah terarir ii = ii = / = 0.5% / = 0.5% -t = t =3.0 Selag Kepercayaa yag baik? Idealya elag yag baik adalah elag yag pedek dega derajat kepercayaa yag tiggi.

3 Bayak Selag Kepercayaa yag dapat dibetuk dalam uatu populai adalah Tidak terhigga, ada beba meetapka derajat kebebaa da lebar elagya. Cotoh : Di bawah ii terdapat 4 elag kepercayaa megeai rata-rata umur mahaiwa. Semua elag dibuat utuk populai yag ama, maakah yag palig baik? A. Selag kepercayaa 90 % rata-rata umur mahaiwa 8-5 tahu B. Selag kepercayaa 99 % rata-rata umur mahaiwa 8-7 tahu C. Selag Kepercayaa 90 % rata-rata umur mahaiwa - 7 tahu D. Selag Kepercayaa 99 % rata-rata umur mahaiwa - 5 tahu Jawab : D, karea... Betuk Umum Selag Kepercayaa Bata Bawah < (Simbol) Parameter < Bata Ata Utuk Cotoh Berukura Bear : Statitik-( z / x Stadard Error Sampel)<Parameter<Statitik+( z / xstadard Error Sampel) Utuk Cotoh Berukura Kecil : Statitik-( t ( db; / ) x Stadard Error Sampel)< Parameter<Statitik+( t ( db; / ) x Stadard Error Sampel). Pedugaa Nilai Tegah.. Pedugaa Nilai Tegah dari cotoh bear ( 30) Nilai impaga baku populai () diketahui Jika ilai impaga baku populai () tidak diketahui guaka impaga baku cotoh () Selag kepercayaa Selag Kepercayaa ebear (-)00 % bagi adalah : Jika tidak diketahui, dapat diguaka x - z < < x + z 3

4 Ukura Cotoh bagi pedugaa Pada Derajat Kepercayaa (-) ukura ampel yag error(eliih atau galat)ya tidak lebih dari uatu ilai E adalah z / dibulatka ke bilaga bulat terdekat yag palig bear (fugi ceilig) jika tidak diketahui, guaka E : error eliih x dega Cotoh Dari 36 mahaiwa tigkat II diketahui bahwa rata-rata IPK =.6 dega impaga baku = 0.3. a. Buat elag kepercayaa 95 % utuk rata-rata IPKeluruh mahaiwa tigkat II? Selag kepercayaa 95 % = 5 % / =.5 % z. 5% z x =.6 = 0.3 x - z0. 05 < < x + z (.96)( ) < <.6 + (.96) ( 0. 3 ) < < < < < <.7 (catt : megikuti ilai x yag haya mempuyai deimal, ilai-ilai dalam elag dibulatka atu deimal) b. Buat elag kepercayaa 99 % utuk rata-rata IPK eluruh mahaiwa tigkat II? Selag kepercayaa 99 % = % / = 0.5 % z0. 5% z (elajutya...eleaika ediri!!!) 4

5 c. Berapa ukura cotoh agar eliih rata-rata cotoh ( x ) dega rata-rata populai () pada elag kepercayaa 95 % tidak lebih dari 0 %? E = 0 % = 0.0 = 0.3 Selag kepercayaa 95 % = 5 % / =.5 % z. 5% z z (. 96 ) (0.3) 0. 0 = (5.88)² = d. Berapa ukura cotoh agar eliih rata-rata cotoh ( x ) dega rata-rata populai () pada elag kepercayaa 99 % tidak lebih dari 6 %? E = 6 % = 0.06 = 0.3 Selag kepercayaa 99 % = % / = 0.5 % z0. 5% z (jawab : = 66 coba eleaika dega legkap!!!).. Pedugaa Nilai Tegah dari cotoh kecil ( < 30) da ilai impaga baku populai () tidak diketahui guaka impaga baku cotoh (²) Selag Kepercayaa Selag Kepercayaa ebear (-)00 % bagi adalah : x - t < < x + t ( db; ) ( db; ) db = derajat beba = - 5

6 Cotoh 3 : 9 orag mahaiwa FE-GD rata-rata membolo ebayak 0 hari/tahu dega tadar deviai.8 hari. a. Buat elag kepercayaa 95 % bagi rata-rata bayakya hari membolo etiap tahu utuk eluruh mahaiwa! Selag kepercayaa 95 % = 5 % / =.5 % = 0.05 x = 0 =.8 db = - = 9 - = 8 t (8;0.05) =.306 x - t( 8; 0. 05) < < x + t( 8; 0. 05) 0 - (.306)(.8/9) < < 0 + (.306)(.8/9) < < < <.3836 b. Buat elag kepercayaa 90 % bagi rata-rata bayakya hari membolo etiap tahu utuk eluruh mahaiwa! Selag kepercayaa 90 % = 0 % / = 5 % = 0.05 x = 0 =.8 db = - = 9 - = 8 t (8; 0.05) =.860 (elajutya..., tererah ada!!!) II.3. Pedugaa bagi Beda Nilai Tegah dari cotoh-cotoh bear da ilai ragam populai ( da ) diketahui da jika ilai ragam populai ( da ) tidak diketahui guaka ragam cotoh ( da ) Selag Kepercayaa 3 Selag Kepercayaa ebear (-)00 % bagi adalah : x - x - z < - < x - x + z da tidak diketahui guaka da Cotoh 4 6

7 64 orag Jepag ditayai, da diketahui rata-rata etiap bula mereka maka 48 kg ika dega ragam= orag Iggri ditayai, da diketahui rata-rata, etiap bula mereka maka 8 kg ika dega ragam =7. a. Tetuka elag kepercayaa 95 % utuk beda rata-rata bayak ika yag dimaka etiap bula oleh eluruh orag Jepag da orag Iggri x = 48 x = 8 x x = 48-8 = 0 = 64 = 56 = 8 = 7 Selag kepercayaa 95 % = 5 % / =.5 % z. 5% z x - x - z < - < x - x + z 8 8 ( 0) (. 96)( + 7 ) < < ( 0) (. 96)( + 7 ) < < < < 0.98 b. Tetuka elag kepercayaa 99 % utuk beda rata-rata bayak ika yag dimaka etiap bula oleh eluruh orag Jepag da orag Iggri (kerjaka ebagai latiha!!!) II.4 Pedugaa bagi Beda Nilai Tegah dari cotoh-cotoh kecil da ilai kedua ragam populai tidak ama ( ) da tidak diketahui guaka ragam cotoh ( da ) Selag Kepercayaa 4 Selag Kepercayaa ebear (-)00 % bagi adalah x - x - t < - < x - x + t db ( ; ) ( db; ) derajat beba (db) = ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 7

8 db : dibulatka ke bilaga bulat terdekat ATAU db dapat didekati dega Cotoh 5./Latiha orag Jepag ditayai, da diketahui rata-rata etiap bula mereka mium liter teh dega impaga baku = 4. 0 orag Iggri ditayai, da diketahui rata-rata, etiap bula mereka mium 36 liter teh dega impaga baku = 5. Jika diaggap bahwa ragam kedua populai berilai tidak ama, hitug : a. derajat beba bagi ditribui t b. Tetuka elag kepercayaa 99 % utuk beda rata-rata bayak teh yag dimium etiap bula oleh eluruh orag Jepag da orag Iggri (kerjaka ebagai latiha!!!) *********(tidak diberika di kela) II.5 Pedugaa bagi Beda Nilai Tegah dari cotoh-cotoh kecil da ilai kedua ragam populai ama ( = ) tidak diketahui guaka ragam cotoh gabuga ( gab ) Selag Kepercayaa 4 Selag Kepercayaa ebear (-)00 % bagi adalah : x - x - t < - < x - x + t ( db; ) ( db; ) gab gab ( ) + ( ) gab Cotoh 6./Latiha da gab gab da derajat beba = orag Jepag ditayai, da diketahui rata-rata etiap bula mereka mium liter teh dega impaga baku = 4. 0 orag Iggri ditayai, da diketahui rata-rata, etiap bula mereka mium 6 liter teh dega impaga baku = 5. Jika diaggap bahwa ragam kedua populai berilai ama, hitug : 8

9 a. Ragam da Simpaga baku gabuga kedua cotoh b. Tetuka elag kepercayaa 99 % utuk beda rata-rata bayak teh yag dimium etiap bula oleh eluruh orag Jepag da orag Iggri (kerjaka ebagai latiha!!!) 9

10 II.6. Pedugaa Propori dari cotoh bear Pegertia propori = propori populai p = propori "uke" dalam cotoh acak - p = q = propori "gagal" dalam cotoh acak Mial : kela "uke" "meyukai eafood" kela "gagal" "tidak meyukai eafood" Pedugaa Propori lebih lazim megguaka cotoh bear, jadi lebih lazim megguaka Ditribui z. Selag Kepercayaa 6 Selag Kepercayaa ebear (-)00 % bagi p adalah : p pq - z < < p + z pq igat - p = q Ukura Cotoh Ukura Cotoh pada Serlag Kepercayaa (-)00 % dega galat (eliih atau Error) tidak aka melebihi uatu ilai E adalah : z / pq E dibulatka ke ata! Cotoh 7. : ukura ampel E : error eliih p dega Dari uatu cotoh acak 500 orag diketahui bahwa 60 orag meyukai maka eafood. a. Tetuka elag kepercayaa 95 % bagi propori populai yag meyukai eafood!!! Selag kepercayaa 95 % = 5 % / =.5 % z. 5% z p = 60/500 = 0.3 0

11 q = - p = 0.68 pq p - z < < p + z ( 0. 3)( 0. 68) (.96) < < (.96) 500 pq ( 0. 3)( 0. 68) < < 0.36 b. Berapa ukura ampel agar kita dapat percaya 95 % bahwa beda propori cotoh dega propori populai tidak lebih dari 0.0 z / pq E (Kerjaka c da d ebagai latiha!!!) = (. ) 96 ( 0. 3 )( ) = 090 ( 0. 0) c. ama dega (a) haya Selag Kepercayaa = 99 % d. ama dega (b) E = 0.05 utuk Selag Kepercayaa 90 % II.7. Pedugaa Beda Propori dari cotoh-cotoh bear Selag Kepercayaa-7 Selag Kepercayaa ebear (-)00 % bagi adalah : p p q p q - p - z < - < p - p + z p q p q Cotoh 8. Dari 000 peduduk Jakarta, 700 meyetujui berlakuya atura lalulita baru ( p =0.70) Dari 800 peduduk Surabaya, haya 00 yag tidak meyetujui atura lalulita baru ( q 0. 5 ) Tetuka elag kepercayaa 90 % bagi beda propori peduduk Jakarta da Surabaya yag meyetujui berlakuya atura lalulita baru!!! kela "uke" = meyetujui berlakuya atura lalulita baru!!!

12 p = 0.70 q p = = 0.30 q 0. 5 p q = = 0.75 p p = = 0.05 Selag kepercayaa 90 % = 0 % / = 5 % z5 % z p q p q p q p q p - p - z < - < p - p + z (0.7)(0.3) (0.75)(0.5) ( 0. 05) - (.645) < - < ( 0. 05) + (.645) (0.7)(0.3) (0.75)(0.5) ( 0. 05) - (.645) ( ) < - < ( 0. 05) + (.645)( ) ( 0. 05) - ( ) < - < ( 0. 05) + ( ) < - < eleai

Pedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain: Peahulua Peugaa Parameter Peugaa Parameter Populai ilakuka ega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x iguaka ebagai peuga bagi µ. iguaka ebagai peuga bagi σ 3. p atau p$ iguaka ebagai peuga bagi π Peugaa

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan PENDUGAAN PARAMETER Ledhyae Ika Harlya Jurua Pemafaata Sumberdaya Perikaa da Kelauta Uiverita Brawijaya 03 Statitik Ifereia Mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan IX-X

Metode Statistika Pertemuan IX-X /7/0 Metode Statitika Pertemua IX-X Statitika Ifereia: Pedugaa Parameter Populai : Parameter Cotoh : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ditribui amplig PENDUGA TAK

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN

INTERVAL KEPERCAYAAN INTERVAL KEPERCAYAAN Tujua utama diambil ebuah ampel dari ebuah populai adalah utuk memperoleh iformai megeai parameter populai.. Ada cara meetuka parameter populai yaitu peakira da pegujia hipotei. Peakira

Lebih terperinci

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata A.Iterval Kofidei pada Seliih Rata-rata. Bila kita mempuyai da maig-maig adalah mea ample acak beba berukura da yag diambil dari populai dega ragam da diketahui, maka elag kepercayaa 00-% bagi - adalah

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter 1

Pendugaan Parameter 1 Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai

Lebih terperinci

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan :

Tetapi apabila n < 5% N maka digunakan : Jei- jei pedugaa Iterval:. Pedugaa Parameter dega ampel bear (>30) a. Pedugaa terhadap parameter rata-rata Diketahui; z Maka; Z Z Tetapi apabila tadard deviai populai tidak diketahui, maka diguaka tadar

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH PENDUGAAN PARAMETER Populai : Parameter Sampel : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ebara cotoh PENDUGA TAK BIAS DAN MEMPUNYAI

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi Pegujia Hipotei utuk eliih dua ilai tegah populai Hipotei Hipotei atu arah: H 0 : - 0 v H : - < 0 H 0 : - 0 v H : - > 0 Hipotei dua arah: H 0 : - = 0 v H : - 0 Statitik uji z h ( ( ) ) 0 Formula klik diketahui

Lebih terperinci

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pedugaa Parameter Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupaka PENDUGA bagi parameter populasi Pegetahua megeai distribusi

Lebih terperinci

Proses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1

Proses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1 Proses Pedugaa Populasi Mea,, tdk diketahui Cotoh Acak Mea = 50 95% yaki bahwa diatara 40 & 60. Cotoh 1999 Pretice-Hall, Ic. Chap. 7-1 Pedugaa Parameter Populasi Meduga Parameter Populasi... Mea dg Statistik

Lebih terperinci

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Pedugaa Parameter HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Kompetei meyebutka klp ifereia tatitika & ruag ligkupya mejelaka metode pedugaa klaik da yarat-yarat peduga yag baik pada pedugaa

Lebih terperinci

MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL

MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL MINGGU KE XII PENDUGAAN INTERVAL Tujua Itrukioal Umum :. Mahaiwa mampu memahami apa yag dimakud dega pedugaa iterval. Mahaiwa mampu memahami pedugaa iterval utuk ample bear da utuk ample kecil 3. Mahaiwa

Lebih terperinci

Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER

Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER MENAKSIR RATARATA μ Mialka kita memuyai ebuah oulai berukura N dega ratarata µ da imaga baku σ Dari oulai ii arameter ratarata µ aka ditakir Utuk keerlua ii,ambil ebuah amel acak

Lebih terperinci

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari. Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah

Lebih terperinci

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University --Fiherie Data Aalyi-- Perbadiga ragam By. Ledhyae Ika Harlya Faculty of Fiherie ad Marie Sciece Brawijaya Uiverity Tujua Itrukioal Khuu Mahaiwa dapat megguaka aalii tatitika ederhaa dega berfoku ukura

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial STATISTIK INFERENSIAL Prof. Dr. H. Almadi Syahza, SE., MP Email: ayahza@yahoo.co.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN EKONOMI FKIP UNIVERSITAS RIAU DISTRIBUSI SAMPLING 2 Bagia I Statitik Iduktif Metode da Ditribui

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto Tue 0/04/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato Estimasi : salah satu cara megemukaka peryataa iduktif (meyataka karakteristik populasi dega meggu aka karakteristik yag didapat dari cuplika).

Lebih terperinci

A. PENGERTIAN DISPERSI

A. PENGERTIAN DISPERSI UKURAN DISPERSI A. PENGERTIAN DISPERSI Ukura diperi atau ukura variai atau ukura peyimpaga adalah ukura yag meyataka eberapa jauh peyimpaga ilai-ilai data dari ilaiilai puatya atau ukura yag meyataka eberapa

Lebih terperinci

1. Ilustrasi. Materi 2 Pendugaan Parameter

1. Ilustrasi. Materi 2 Pendugaan Parameter Materi Pedugaa Parameter. Ilutrai Ifereia Statitika : Mecaku emua metode yag diguaka utuk earika keimula atau geeraliai megeai oulai dega melakuka egambila amel (amlig) Etimai / Pedugaa Parameter Yaitu

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu

Lebih terperinci

Statistika. Besaran Statistik

Statistika. Besaran Statistik Statitika Beara Statitik Itiarto Statitical Meaure Commo tatitical meaure Meaure of cetral tedecy Mea Mode Media Meaure of variability Rage Variace Stadard deviatio Meaure of a idividual i a populatio

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani    / Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:

Lebih terperinci

Statistika 2. Pendugaan Parameter. 1. Ilustrasi. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.

Statistika 2. Pendugaan Parameter. 1. Ilustrasi. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc. Statitika Toik Bahaa: Pedugaa Parameter Oleh : Edi M Pribadi, SP, MSc E-mail: edi_m@taffguadarmaacid edi_m@ymailcom Ilutrai Statitika Ifereia : Mecaku emua metode yag diguaka utuk earika keimula atau geeraliai

Lebih terperinci

Statistika Inferensial

Statistika Inferensial Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi

Lebih terperinci

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel) Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1)

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1) STATISTICS Cofidece Iterval (Retag Keyakia) Cofidece Iterval () Etimai Parameter Ditribui abilita memiliki ejumlah parameter. Parameter-parameter tb umumya tak diketahui. Nilai parameter terebut diperkiraka

Lebih terperinci

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga ESTIMASI Salah atu aek utuk mearik keimula megeai uatu oulai dega memakai amel yag diambil dari oulai terebut megguaka etimai (eakira) Jika arameter oulai diimbolka dega θ maka θ yag tidak diketahui hargaya

Lebih terperinci

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter: Kasus Dua sampel saling bebas. Selisih rataan dua populasi

Pendugaan Parameter: Kasus Dua sampel saling bebas. Selisih rataan dua populasi Pedugaa Parameter: Kau Dua amel alig beba Seliih rataa dua oulai - x x.96 x x.96 x x - SAMPLING ERROR Dugaa Selag bagi µ - µ ( x x z ( x x z Formula klik diketahui ama & Syarat : & Tidak ama Formula klik

Lebih terperinci

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...? Pedugaa Parameter x 2 sx s = μ...? 2 = σ x...? = σ...? Peduga Parameter Peduga titik yaitu parameter populasi p diduga dega suatu besara statistik, misal: rata-rata, proporsi, ragam, dll Peduga Selag (Iterval)

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel) DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

A. Interval Konfidensi untuk Mean

A. Interval Konfidensi untuk Mean ESTIMASI INTERVAL A. Iterval Kofidei utuk Mea Defiii Jika ˆ merupaka etimator utuk parameter da P ˆ ˆ, maka ˆ ˆ diebut Dimaa iterval kofidei(-)00% utuk. :- koefiie kofidei ˆ, ˆ bata iterval tigkat kealaha

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa

Lebih terperinci

Teori Penaksiran. Oleh : Dadang Juandi

Teori Penaksiran. Oleh : Dadang Juandi Teori Peakira Oleh : Dadag Juadi Pedahulua Ada metode iferei : metode klaik da metode Baye dalam meakir arameter oulai Dalam metode klaik iferei didaarka ada iformai yag dieroleh melalui amel acak Dalam

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XI-XII

Metode Statistika Pertemuan XI-XII /4/0 Metode Statitika Pertemua XI-XII Statitika Ifereia: Pegujia Hipotei Populai : = 0 Butuh pembuktia berdaarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : 5 Ok, itu adalah pegujia hipotei,

Lebih terperinci

Teori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin

Teori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin Teori Peakira Oleh : Dewi Rachmati Pedahulua Ada metode iferei : metode klaik da metode Baye dalam meakir arameter oulai Dalam metode klaik iferei didaarka ada iformai yag dieroleh melalui amel acak Dalam

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara

Lebih terperinci

INFERENSI STATISTIK Inferensi statistik mencakup semua metode yang digunakan dalam penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi.

INFERENSI STATISTIK Inferensi statistik mencakup semua metode yang digunakan dalam penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi. INFERENSI STATISTIK Iferei tatitik mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai populai. Iferei Statitik Pedugaa Parameter Pegujia Hipotei PENDUGAAN PARAMETER Pedugaa parameter

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil

Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil Statitika, Vol. 8 No. 1, 13 17 Mei 008 Selag Kepercayaa dari Parameter Ditribui Log-Normal Megguaka Metode Boottrap Peretil Akhmad Fauzy Jurua Statitika FMIPA Uiverita Ilam Idoeia Yogyakarta Abtract I

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VIII

STATISTIK PERTEMUAN VIII STATISTIK PERTEMUAN VIII Pegertia Estimasi Merupaka bagia dari statistik iferesi Estimasi = pedugaa, atau meaksir harga parameter populasi dega harga-harga statistik sampelya. Misal : suatu populasi yag

Lebih terperinci

STATISTIKA SMA (Bag.1)

STATISTIKA SMA (Bag.1) SMA - STATISTIKA SMA (Bag. A. DATA TUNGGAL. Ukura Pemusata : Terdapat ilai statistika yag dapat dimiliki oleh sekumpula data yag diperoleh yaitu : a. Rata-rata Rata-rata jumlah seluruh data bayakya data

Lebih terperinci

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab

Lebih terperinci

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui Statitika, Vol. No., 5 6 Mei Diagram Kedali Simpaga Baku Ekak utuk Proe Berditribui Normal dega Parameter Diketahui Aceg Komarudi Mutaqi, Suwada Program Studi Statitika Fakulta MIPA Uiverita Ilam Badug,

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F BAB III AALISIS EMODELA ATRIA HAULER EGAGKUTA OVERBURDE ADA JALA 7F 3.. edahulua ada Bab II telah dijelaka beberapa teori yag diguaka utuk melakuka aalii yag tepat dalam memecahka maalah yag ada. ada bab

Lebih terperinci

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat. L A T I H A N S O A L A N R E G Muhamad Ferdiasyah, S. Stat. *Saya saraka utuk mecoba sediri baru lihat jawabaya **Jawaba saya BELUM TENTU BENAR karea saya mausia biasa. Silaka dikosultasika jika ada jawaba

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model 3 BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Tujua peelitia ii yaki membadigka kemampua berpikir kriti dega kemampua berpikir kreatif dega megguaka dua model pembelajara yaitu model pembelajara berbai maalah

Lebih terperinci

SEBARAN t dan SEBARAN F

SEBARAN t dan SEBARAN F SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN UKURAN PEMUSATAN DATA TUNGGAL DATA KELOMPOK. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL UKURAN PENYEBARAN JANGKAUAN HAMPARAN RAGAM / VARIANS SIMPANGAN BAKU

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand

TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK Jurusa Matematika FMIPA - Uad Defiisi Samplig sistematik adalah metode pearika cotoh yag dilakuka dega cara memilih secara acak satu eleme dari

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar

III. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar 7 III. METDE PENELITIAN A. Populai Peelitia Populai peelitia ii yaitu eluruh iwa kela MA Negeri Badar Lampug dega ampel kela, pada emeter geap Tahu Pelajara 0/0. B. ampel Peelitia Tekik pegambila ampel

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai

BAB II ESTIMASI STATISTIK 2.1 Pengertian Estimasi a. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai 3 BAB II ESTIMASI STATISTIK. Pegertia Etimai a. Etimai merupaka uatu metode dimaa kita dapat memperkiraka ilai Populai dega memakai ilai ampel. b. Etimai merupaka kegiata pearika keimpula tatitik yag berawal

Lebih terperinci

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial

SOAL PELATIHAN 1. File_Imamgun_Statistik Inferensial SOAL PELATIHAN. Jelaka pegertia hipotei?. Seorag peeliti biaaya tertarik meguji atu hipotei dari eam alteratif hipotei. Sebutka eam alteratif hipotei terebut? 3. Apa yag dimakud dega pegujia hipotei? 4.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibaa daar-daar teori yag aka diguaka dalam peulia kripi ii, yaitu megeai metode peakira maximum likeliood, metode peakira oit maximum likeliood da fier iformatio..1

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

Lebih terperinci

Pengertian Estimasi Titik. Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Populasi dan Sampel. Mean Proporsi

Pengertian Estimasi Titik. Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Estimasi (Pendugaan) Populasi dan Sampel. Mean Proporsi Chapter 6 Studet Lecture Notes 6-1 Hal-1 Hal-2 Estimasi (Pedugaa) Estimasi (Pedugaa) TOPIK Pegertia Estimasi Estimasi titik Nilai rata-rata populasi Nilai proporsi populasi Estimasi Iterval Estimasi iterval

Lebih terperinci

PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA

PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA Cara Peyajia Data dega Tabel Distribusi Frekuesi Distribusi Frekuesi adalah data yag disusu dalam betuk kelompok baris berdasarka

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka

Lebih terperinci

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemua VI Sebara Pearika Cotoh Septia Rahardiatoro - STK IPB 1 Sebara Pearika Cotoh Megidetifikasi sebara suatu fugsi dari cotoh ketika diambil dari suatu populasi X

Lebih terperinci

Yang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :

Yang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk : PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS MODL PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS. Pedahulua Kalau yag sedag ditest atau diuji itu parameter θ dalam hal ii pegguaaya ati bias rata-rata µ prprsi p, simpaga baku σ da lai-lai,

Lebih terperinci

theresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS :

theresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS : theresiaveiwordpresscom NAMA : KELAS : 1 theresiaveiwordpresscom BARISAN DAN DERET Barisa da deret dapat diguaka utuk memudahka peyelesaia perhituga, misalya buga bak, keaika produksi, da laba/rugi suatu

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

Lebih terperinci

Barisan Dan Deret Arimatika

Barisan Dan Deret Arimatika Barisa Da Deret Arimatika A. Barisa Aritmatika Niko etera memiliki sebuah peggaris ukura 0 cm. Ia megamati bilaga-bilaga pada peggarisya ii. Bilaga-bilaga tersebut beruruta 0, 1,, 3,, 0. etiap bilaga beruruta

Lebih terperinci

Penarikan Sampel Acak Sederhana

Penarikan Sampel Acak Sederhana Tekik Samplig Pearika Sampel Acak Sederhaa Hazmira Yozza- Jur. Matematika Uad 17/11/014 Tujua Pearika Sampel Megambil kesimpula megeai populasi berdasarka iformasi yag terkadug pada sampel Ukura sampel

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1 BARISAN DAN DERET Materi ke 1 Pola Bilaga adalah? Susua bilaga yag disusu meurut atura tertetu. Cotoh : 1. Pola Bilaga Gajil 1, 3, 5,... 2. Pola Bilaga Geap 2, 4, 6,... PERHATIKAN SSNAN BILANGAN DI BAWAH

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

ESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN

ESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN 8/8/0 IE 305 tatistika Idustri LOGO ETIMAI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN Elty arvia, T.,MT. Fakultas Tekik Jurusa Tekik Idustri Uiversitas Kriste Maraatha Badug LT arvia/esi Tujua 3 4 5 6 Medefiisika

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT METODE NUMERIK TKM4104 Kuliah ke- DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT DERET TAYLOR o Deret Taylor adalah alat yag utama utuk meuruka suatu metode umerik. o Deret Taylor bergua utuk meghampiri ugsi ke dalam

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel

Lebih terperinci

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika BARISAN DAN DERET BILANGAN Peyusu: Atmii Dhoruri, MS Kode: Jejag: SMP T/P: / A. Kompetesi yag diharapka. Meetuka suku ke- barisa aritmatika da barisa geometri. Meetuka jumlah suku pertama deret aritmatika

Lebih terperinci

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pegujia Hipotesis Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : = 0 Butuh pembuktia berdasarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : x 5 Hal itu merupaka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A III METODOLOGI PENELITIAN A. Jei da Deai Peelitia. Jei Peelitia Jei peelitia ii adalah peelitia ekperime. Metode peelitia ekperime merupaka metode peelitia yag diguaka utuk mecari treatmet (perlakua)

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

BAHAN AJAR STATISTIKA MATEMATIKA 2 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang. 7. PENAKSIRAN ( Taksiran Interval untuk rataan, varian dan proporsi)

BAHAN AJAR STATISTIKA MATEMATIKA 2 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang. 7. PENAKSIRAN ( Taksiran Interval untuk rataan, varian dan proporsi) Pertemua0 BAHAN AJAR STATISTIKA MATEMATIKA 2 Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 7. PENAKSIRAN ( Taksira Iterval utuk rataa, varia da proporsi) 7.1 Pedahulua Pada pembahasa sebelumya adalah meletakka

Lebih terperinci

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

Lebih terperinci

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT Aalisa Data tatistik Ratih etyaigrum, MT Referesi Agoes oehiaie, Ph.D Daftar Isi Iferesi tatistik Hipotesa tatistik : Kosep Umum Hipotesa statistik adalah sebuah klaim/peryataa atau cojecture tetag populasi.

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3. Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis

1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis Materi 3 Pegujua Hiotesis. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu atau lebih oulasi) Kebeara suatu hiotesis diuji dega megguaka statistik samel hiotesis

Lebih terperinci

: XII (Dua Belas) Semua Program Studi. : Gisoesilo Abudi, S.Pd

: XII (Dua Belas) Semua Program Studi. : Gisoesilo Abudi, S.Pd R e f r e s h Program Diklat K e l a s M a t e r i Pegajar : M A T E M A T I K A : XII (Dua Belas) Semua Program Studi : S t a t i s t i k a : Gisoesilo Abudi, S.Pd Kajia Materi Peyampaia Data Diagram

Lebih terperinci

PENAKSIRAN METODE PENAKSIRAN CONTOH. Kasus 1: taksiran titik IP = 3,5 Kasus 2: taksiran selang IP = [3,4]

PENAKSIRAN METODE PENAKSIRAN CONTOH. Kasus 1: taksiran titik IP = 3,5 Kasus 2: taksiran selang IP = [3,4] PENAKIRAN Peaksira Titik Peaksira elag elag Kepercayaa utuk µ elag Kepercayaa utuk σ MA 8 Aalisis Data Utriwei Mukhaiyar Oktober 00 008 by UP & UM METODE PENAKIRAN. Peaksira Titik Nilai tuggal dari suatu

Lebih terperinci