Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

dokumen-dokumen yang mirip
Metode Statistika. Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan)

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

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

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1)

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

STK 211 Metode Statistika PENGUJIAN HIPOTESIS

STK 511 Analisis statistika. Materi 6 Pengujian Hipotesis

SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO

STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA. Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Akuntansi

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Penduga : x p s r b. Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

TEORI PENDUGAAN. diketahui berdasarkan informasi sampel.

Materi 1 : Review Statistika Inferensia Pengujian Hipotesis PERANCANGAN PERCOBAAN

Materi Kuliah: Statistik Inferensial

KONSISTENSI ESTIMATOR

DISTRIBUSI SAMPLING besar

MODUL XI SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KEPERCAYAAN

Ayundyah Kesumawati. April 27, 2015

PENAKSIRAN PARAMETER TM_3

STATISTIKA II Distribusi Sampling. (Nuryanto, ST., MT)

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

KONSEP DASAR SAMPLING

Pengertian Pengujian Hipotesis

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

Bagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH

Materi Kuliah: Statistik Inferensial

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER

LOGO PENGUJIAN HIPOTESIS HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND

PEUBAH ACAK. Materi 4 - STK211 Metode Statistika. October 2, Okt, Department of Statistics, IPB. Dr. Agus Mohamad Soleh

Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

STATISTIK PERTEMUAN VII

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Hipotesis. Penerimaan hipotesis menunjukkan bahwa tidak cukup petunjuk untuk mempercayai sebaliknya

Pengujian Hipotesis. Vitamin C dalam pakan bisa mempercepat

BAB III UJI STATISTIK DAN SIMULASI. Menggunakan karakteristik dari distribusi tersebut dan transformasi / = ( ) (3.1.1) / = ( ) (3.1.

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL

ESTIMASI. Podojoyo, SKM, M.Kes. Podojoyo 1

PENGUJIAN HIPOTESIS O L E H : R I A N D Y S Y A R I F

Pengujian Hipotesis. Oleh : Dewi Rachmatin

PENYAJIAN DATA. Etih Sudarnika Laboratorium Epidemiologi Fakultas Kedokteran Hewan IPB

STK 511 Analisis statistika. Materi 4 Sebaran Penarikan Contoh

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih

TEORI PENDUGAAN STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif

UJI T SATU SAMPEL. 2. Bentuk uji hipotesis satu sisi (one sided atau one tailed test) untuk sisi atas (upper tailed) dengan hipotesis:

PENGUJIAN HIPOTESIS 1

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik

6 Departemen Statistika FMIPA IPB

STATISTIKA II (BAGIAN

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015


Statistika Non-Parametrik

Bab 5 Distribusi Sampling

LAMPIRAN. Lampiran 1. Data Performa Reproduksi Sapi Perah Impor Pertama

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada Gambar 5.1 dapat dilihat plot sebaran normal pertumbuhan Spheres dari

ESTIMASI. A. Dasar Teori

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Terima hipotesis Tidak membuat kesalahan Kesalahan tipe II Tolak hipotesis Kesalahan tipe I Tidak membuat kesalahan

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan I

Uji Hipotesis. Atina Ahdika, S.Si, M.Si. Universitas Islam Indonesia 2015

PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1

STATISTIKA II IT

PENGUJIAN HIPOTESIS RATA- RATA. Oleh : Riandy Syarif

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

1. PENGERTIAN. Manfaat Sampling :

Praktikum Pengujian Hipotesis

STK 211 Metode statistika. Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT 2016

HASIL DAN PEMBAHASAN. Suara sah calon nomor urut 4 Jumlah Rata-Rata Ragam

PELUANG DAN PEUBAH ACAK

Statistika (MMS-1403)

Hipotesis : asumsi atau anggapan bisa benar atau bisa salah seringkali dipakai sebagai dasar dalam memutuskan

PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ-

Hipotesis Statistik. 3. Terima H 1 (tolak H 0 ) dan populasi sebenarnya. memang H 0 benar = P(terima H 0 / pop H 0 )= 1-α

UJI HIPOTESA PERBEDAAN. t-test

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si. Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM.

Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan prinsipprinsip dasar statistika, dan mampu melakukan beberapa analisis statistika

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

Perancangan Percobaan

1. Pendugaan Parameter

STATISTIKA II IT

PENGUJIAN HIPOTESIS. 100% - 5 % = 95% (Ho di terima) 2,5% (Ho ditolak) 2,5% ( Ho ditolak ) - Zα 0 Zα

Pengujian Hipotesis - Sipil Geoteknik 2013 PENGUJIAN HIPOTESIS. Dr. Vita Ratnasari, M.Si 02/10/2013

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

STK 211 Metode statistika. Materi 4 Peubah Acak dan Sebaran Peluang

Ukuran Statistik Bagi Data

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )

Transkripsi:

Metode Statistika STK11/ 3(-3) Pertemuan VIII Pendugaan Parameter (1) Septian Rahardiantoro Septian Rahardiantoro - STK IPB 1

Pendahuluan Populasi (N) Parameter Penarikan Contoh MATERI UAS Contoh (n) statistik Diperoleh data contoh - Statistika Deskriptif - Eksplorasi data - Ukuran pemusatan dan penyebaran - Statistika Inferensia - Pendugaan Parameter - Pengujian Hipotesis - Analisis data Septian Rahardiantoro - STK IPB

Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupakan PENDUGA bagi parameter populasi Pengetahuan mengenai sebaran penarikan contoh PENDUGA TAK BIAS DAN MEMPUNYAI RAGAM MINIMUM Septian Rahardiantoro - STK IPB 3

STATISTIK merupakan PENDUGA bagi PARAMETER TARGET PENDUGA TITIK PENDUGA TITIK Penduga titik nilai parameter diduga oleh sebuah nilai statistik Septian Rahardiantoro - STK IPB 4

Sifat Penduga Titik parameter parameter Penduga tak bias dan ragam kecil Penduga berbias dan ragam kecil parameter parameter Penduga tak bias dan ragam besar Penduga berbias dan ragam besar Septian Rahardiantoro - STK IPB 5

Pendugaan Parameter Penduga Titik 1 populasi populasi p p p 1 1 1 x pˆ s x x 1 pˆ pˆ 1 s s 1 Septian Rahardiantoro - STK IPB 6

TARGET PENDUGA TITIK PENDUGA SELANG Penduga titik tidak selalu tepat menduga parameter populasi maka digunakan pendugaan dalam bentuk selang interval Dalam setiap pendugaan mengandung PELUANG kesalahan Penduga selang konsep peluang SELANG KEPERCAYAAN (CONFIDENCE INTERVAL) Septian Rahardiantoro - STK IPB 7

Penduga Selang Selang Kepercayaan Suatu nilai a dan b dengan a<b, yang memuat parameter dengan peluang 1 α (dengan α merupakan peluang kesalahan yg ditoleransi) Selang kepercayaan (1 α) P a < parameter < b = 1 α Berarti: apabila dilakukan percobaan sebanyak k kali untuk dibuat selang kepercayaan, maka ada sebanyak ( 1 α ) k selang yang terbentuk yang memuat parameter Septian Rahardiantoro - STK IPB 8

Jenis Penduga Selang Penduga selang untuk rata-rata Penduga selang untuk proporsi 1 populasi populasi 1 populasi populasi σ diketahui σ tidak diketahui Saling bebas σ diketahui σ tidak diketahui diasumsikan sama σ tidak diketahui diasumsikan beda Data berpasangan

Penduga selang untuk rata-rata (μ) 1 populasi Septian Rahardiantoro - STK IPB 10

Rataan contoh merupakan PENDUGA TITIK tak bias bagi s merupakan PENDUGA TITIK tak bias bagi x s 1.96 1.96 x x BOUND OF ERROR Septian Rahardiantoro - STK IPB 11

Dugaan Selang Kepercayaan (1 α) bagi μ x z n x z n diketahui Tidak x t diduga dengan s s n x t ( n 1) ( n 1) diketahui s n Syarat : kondisi Septian Rahardiantoro - STK IPB 1

Latihan 1 Sebuah mesin minuman ringan diatur sehingga banyaknya minuman yang dikeluarkan menyebar normal dengan simpangan baku 1.5 desiliter. Tentukan Selang kepercayaan 95% bagi rata-rata banyaknya minuman yang dikeluarkan oleh mesin ini, bila suatu contoh acak 36 gelas mempunyai isi ratarata.5 desiliter Septian Rahardiantoro - STK IPB 13

Jawaban Latihan 1 Diketahui: σ= 1.5; α= 5%; n = 36; x =.5 SK 95% bagi μ (σ diketahui) σ x zα n < μ < x + σ zα n 1.5.5 z 0.05 36 < μ <.5 + z 1.5 0.05 36.5 1.96 0.5 < μ <.5 + 1.96 0.5.01 < μ <.99 Jadi kita percaya bahwa pada selang.01 sampai.99 dl memuat rataan banyaknya minuman yang dikeluaran mesin pada α=5% Septian Rahardiantoro - STK IPB 14

Latihan Suatu contoh acak 36 mahasiswa tingkat akhir menghasilkan nilai tengah dan simpangan baku nilai mutu rata-rata sebesar.6 dan 0.3. Buat selang kepercayaan 95% bagi nilai tengah seluruh mahasiswa tingkat akhir! Untuk latihan mandiri Septian Rahardiantoro - STK IPB 15

Ukuran Contoh Optimum n z / e n = ukuran contoh = ragam populasi e = batas kesalahan pendugaan = bound of error Septian Rahardiantoro - STK IPB 16

Latihan 3 Berapa ukuran contoh yang diperlukan pada tingkat kepercayaan 95% untuk kasus rata-rata banyaknya minuman yang dikeluarkan oleh mesin (Latihan 1) bila rata-rata contoh berada pada 0.3 desiliter dari nilai tengah sebenarnya? n = zα σ e = 1.96 1.5 0.3 = 96.04 97 Septian Rahardiantoro - STK IPB 17

Penduga selang untuk selisih rata-rata (μ) populasi saling bebas Septian Rahardiantoro - STK IPB 18

1 - x1 x 1.96 x 1 x 1.96 x 1 x 1 - BOUND OF ERROR Septian Rahardiantoro - STK IPB 19

Dugaan Selang Kepercayaan (1 α) bagi μ 1 μ a. Jika σ 1 dan σ diketahui x1 x zα σ 1 + σ < μ n 1 n 1 μ < x1 x + zα σ 1 n 1 + σ n Septian Rahardiantoro - STK IPB 0

Dugaan Selang Kepercayaan (1 α) bagi μ 1 μ b. Jika σ 1 dan σ tidak diketahui dan diasumsikan sama x 1 x 1 tα v s gab + 1 1 < μ n 1 n 1 μ < x 1 x + tα v s gab + 1 n 1 n s gab = n 1 1 s 1 + n 1 s n 1 + n v = n 1 + n Septian Rahardiantoro - STK IPB 1

Dugaan Selang Kepercayaan (1 α) bagi μ 1 μ Septian Rahardiantoro - STK IPB c. Jika σ 1 dan σ tidak diketahui dan diasumsikan beda x 1 x + tα v s 1 n 1 + s n < μ 1 μ < x 1 x + tα v s 1 n 1 + s n 1 1 1 1 1 1 1 n n s n n s n s n s v

Latihan 4 Suatu perusahaan taksi sedang mengevaluasi apakah akan menggunakan Ban A atau Ban B. Untuk menduga beda kedua merk tersebut, dilakukan percobaan dengan mengambil 1 ban untuk masing-masing-masing merk. Semua ban tersebut dicoba, dan dicatat lama waktunya sampai harus diganti (dalam hari). Sample N Mean StDev 1 1 36300 5000 1 38100 6100 Buatlah SK 95% bagi selisih rataan ban tersebut jika ragam populasi diasumsikan sama Septian Rahardiantoro - STK IPB 3

Jawaban Latihan 4 SK 95% bagi μ 1 μ (ragam populasi tidak diketahui dan diasumsikan sama) Misal: 1 Ban A, Ban B x 1 x 1 tα v s gab + 1 1 < μ n 1 n 1 μ < x 1 x + tα v s gab + 1 n 1 n 1800 t 0.05 76.877 < μ 1 μ < 1800 + t 0.05 76.877 1800.073873 76.877 < μ 1 μ < 1800 +.073873 76.877 651.954 < μ 1 μ < 91.954 Jadi kita percaya bahwa pada selang 651.954 sampai 91.954 memuat selisih rataan daya tahan Ban A dan Ban B pada α=5% Septian Rahardiantoro - STK IPB 4

Latihan 5 Suatu penelitian dilakukan untuk mengetahui rataan waktu yang dibutuhkan (dalam hari) untuk sembuh dari sakit flu. Terdapat dua grup, satu grup sebagai kontrol dan grup lainnya diberi vitamin C dengan dosis 4 mg/hari. Statistik yang diperoleh dari peneltian tersebut sebagai berikut : Perlakuan Kontrol Vitamin C : 4 mg Ukuran contoh 35 35 Rataan contoh 6.9 5.8 Simpangan baku contoh.9 1. Buatlah selang kepercayaan 95% bagi beda rata-rata waktu yang diperlukan untuk sembuh dari group kontrol dibandingkan dengan yang diberi vitamin C (4 mg/hari)! Asumsikan data menyebar normal dan ragam populasi diasumsikan sama. Untuk latihan mandiri Septian Rahardiantoro - STK IPB 5

Penduga selang untuk rata-rata selisih populasi tidak saling bebas (data berpasangan) Septian Rahardiantoro - STK IPB 6

Ditimbang kondisi awal : bobot kelinci Diberi pakan tertentu Ditimbang kondisi akhir : bobot kelinci Setelah periode tertentu Perubahan akibat pemberian pakan : selisih bobot akhir bobot awal Septian Rahardiantoro - STK IPB 7

d Dugaan selang d Selang kepercayaan (1-)100% bagi d s d t d t n d ( n1) d ( n1) Pasangan data 1 3 n Data awal (X1) x 11 x 1 x 13 x 1n Data akhir (X) x 1 x x 3 x n d = X1 X d 1 d d 3 d n s d n s d = i d i d n 1 ; d i = x 1i x i Septian Rahardiantoro - STK IPB 8

Latihan 6 Suatu klub kesegaran jasmani ingin mengevaluasi program diet, kemudian dipilih secara acak 10 orang anggotanya untuk mengikuti program diet tersebut selama 3 bulan. Data yang diambil adalah berat badan sebelum dan sesudah program diet dilaksanakan, yaitu: Berat Badan Peserta 1 3 4 5 6 7 8 9 10 Sebelum (X1) 90 89 9 90 91 9 91 93 9 91 Sesudah (X) 85 86 87 86 87 85 85 87 86 86 D=X1-X 5 3 5 4 4 7 6 6 6 5 Dugalah selang kepercayaan 95% bagi rata-rata selisih berat badan tersebut! Septian Rahardiantoro - STK IPB 9

Jawaban Latihan 6 SK 95% bagi rata-rata selisih (μ d ) data berpasangan s d d tα n 1 n < μ s d d < d + tα n 1 n 1.197 5.1 t 0.05 9 10 < μ 1.197 d < 5.1 + t 0.05 9 10 5.1.6157 0.378546 < μ d < 5.1 +.6157 0.378546 4.43718 < μ d < 5.9568 Jadi kita percaya bahwa pada selang 4.43718 sampai 5.9568 memuat ratarata selisih berat badan sebelum dan setelah program diet pada α=5% Septian Rahardiantoro - STK IPB 30

Thank you, see you next time Septian Rahardiantoro - STK IPB 31