Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
|
|
- Ida Budiaman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
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 terperinciPendugaan 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 terperinciPendugaan 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 terperinciPENDUGAAN 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 terperinciMetode 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 terperinciINTERVAL 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 terperinciA.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 terperinciPendugaan 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 terperinciTetapi 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 terperinciPENDUGAAN 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 terperinciPengujian 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 terperinciStatistika 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 terperinciProses 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 terperinciPendugaan. 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 terperinciMINGGU 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 terperinciBab6 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 terperincimempunyai 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
--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 terperinciMata 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 terperinciESTIMASI. (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 terperinciA. 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 terperinci1. 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 terperinciESTIMASI. (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 terperinciStatistika. 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 terperinciMasih 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 terperinciPendugaan 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 terperinciStatistika 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 terperinciStatistika 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 terperinciDistribusi 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 terperinciSTATISTICS. 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 terperinciESTIMASI. 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 terperinciHazmira 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 terperinciPendugaan 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 terperincix = 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 terperinciPendugaan 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 terperinciDISTRIBUSI 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 terperinciA. 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 terperinciSelang 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 terperinciTeori 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 terperinciMetode 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 terperinciTeori 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 terperinci9 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 terperinciINFERENSI 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 terperinciDISTRIBUSI 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 terperinciUKURAN 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 terperinciSelang 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 terperinciUkuran 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 terperinciSTATISTIK 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 terperinciSTATISTIKA 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 terperinciRange 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 terperinciDiagram 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 terperinciBAB 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 terperinciL 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 terperinciBAB 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 terperinciSEBARAN 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 terperinci1 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 terperinciUKURAN 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 terperinciTEKNIK 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 terperinciIII. 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 terperinciMasih 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 terperinciBAB 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 terperinciSOAL 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciPENGUJIAN 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 terperinciBAB 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 terperincib. 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 terperinciPengertian 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 terperinciPERTEMUAN 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 terperinciI. 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 terperinciDefinisi 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 terperinciBAB 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 terperinciMetode 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 terperinciYang 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 terperincitheresiaveni.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 terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciJENIS 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 terperinciBarisan 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 terperinciPenarikan 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 terperinciBARISAN 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 terperinciA. 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 terperinciESTIMASI 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 terperinciSTATISTIKA 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 terperinciMETODE 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 terperinciBAB 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 terperinciREGRESI 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 terperinciJURUSAN 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 terperinciBarisan 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciStatistika 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 terperinciBAB 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 terperinciLIMIT. = 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 terperinciBAHAN 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 terperinciRESPONSI 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 terperinciAnalisa 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 terperinciBAB 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 terperinciElemen 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 terperinciBAB 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 terperinci1. 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