= μ RANDOM SAMPLING, DISTRIBUSI SAMPLING

dokumen-dokumen yang mirip
BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

Distribusi Sampel Sampling Distribution

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

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

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

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

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

2 BARISAN BILANGAN REAL

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

STATISTIK PERTEMUAN VIII

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N,

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

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

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

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

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

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

Pengantar Statistika Matematika II

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

Sampling Process and Sampling Distribution Inference : Point and Interval Estimates. Pertemuan 2

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

Bab 3 Metode Interpolasi

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

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

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

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

Modifikasi Statistik Uji-T pada Test Inferensia Mean Mereduksi Pengaruh Keasimetrikan Populasi Menggunakan Ekspansi Cornish-Fisher

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

BAB III METODE PENELITIAN

PERCOBAAN 4 VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITASNYA

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

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

Definisi Integral Tentu

IV. METODE PENELITIAN

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

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

III. METODE PENELITIAN

Statistika Inferensial

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Ukuran Pemusatan, Penyebaran dan Pola Distribusi Normal

UKURAN TENDENSI SENTRAL

Peubah Acak. Peubah Acak Diskrit dan Distribusi Peluang. Peubah Acak. Peubah Acak

UKURAN PEMUSATAN DATA

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

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

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

KELUARGA EKSPONENSIAL Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Inferensial Dosen Pengampu: Nendra Mursetya Somasih Dwipa, M.Pd

Modul Kuliah statistika

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

Distribusi Sampel & Statistitik Terurut

PROSIDING ISBN:

DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL

Distribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir

BAB 2 LANDASAN TEORI

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Pengertian Hipotesis

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.

SEBARAN t dan SEBARAN F

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryana

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

Transkripsi:

RANDOM SAMPLING, DISTRIBUSI SAMPLING Total observasi yag diamati, apakah jumlahya terbatas (fiite) atau takterbatas (ifiite) disebut sebagai Populasi. Da Sample adalah himpua bagia (subset) dari populasi yag diharapka mewakili sifat/karakteristik dari populasi. Suatu prosedur samplig yag beriferesi lebih (overestimate) atau beriferesi kurag (uderestimate) secara kosta atau dega kata lai jika prosedur samplig aka meghasilka sampel yag tidak mewakili populasi aka disebut sebagai biased. Utuk meghilagka adaya kemugkia bias dalam suatu prosedur samplig, maka dipilih radom sample agar observasi yag dibuat idepedet da dalam keadaa radom (acak). Jika,,, adalah idepedet variable radom dimaa setiap mempuyai distribusi probabilitas f(x) yag sama, maka,,, adalah radom sample berukura dari populasi f(x) dega joit probability ya adalah, F(x, x,, x ) = f(x ) f(x ) f(x ) Fugsi apapu dari radom variable yag berkeaa dega radom sample disebut sebagai statistik. Distribusi probabilitas dari suatu statistik disebut sebagai distribusi samplig. DISTRIBUSI SAMPLING DARI MEAN Jika suatu sampel dega rata-rata μ = μ + μ +... + μ = μ Wachjoekato Radom Samplig, Distribusi Samplig hal

mempuyai suatu distribusi ormal dega mea μ + μ +... + μ μ = da variasi + +... + = Teorema Cetral Limit Jika adalah rata-rata dari suatu radom sample berukura yag diambil dari suatu populasi dega mea μ da varias terbatas, maka pembatasa betuk dari distribusi μ Z = / saat besar sekali (medekati takhigga), maka disebut sebagai distribusi ormal stadard (z ; 0, ) Pertayaa yag serigkali mucul dega teori ii adalah seberapa besar agar variabel radom kumulatifya medekati ormal. Bayak literatur yag meyataka bahwa 30 (umumya) adalah ukura yag cukup utuk megataka agar variabel radom kumulatifya medekati ormal. Ukura yag lebih tepat perlu memperhatika pola dari buah variabel radom idepede,,,. Terdapat tiga kodisi umum variabel radom tersebut, yaitu : a. Well behaved, yaitu betuk yag meyerupai bell shaped, da simetris disekitar uimodal. Utuk kodisi ii ukura 4 diilai cukup utuk meyataka bahwa variabel radom kumulatifya medekati ormal. = μ = Wachjoekato Radom Samplig, Distribusi Samplig hal

b. Fairly behaved, yaitu betuk yag hampir uiform da memiliki uimodal yag tidak terlalu yata (meyerupai bell shaped tetapi lebih ladai. Utuk kodisi ii ukura diilai cukup utuk meyataka bahwa variabel radom kumulatifya medekati ormal. c. Ill behaved, yaitu betuk kurva dega bimodal atau lebih da modus terletak disekitar ekor. Utuk kodisi ii 00 diilai baru dapat mecukupi utuk meyataka bahwa variabel radom kumulatifya medekati ormal. Suatu pabrik bohlam meyataka bahw umur bohlamya medekati distribusi ormal dega mea 000 jam da varias 00 jam. Berapa probabilitas suatu sample radom dari 5 bohlam yag berumur kurag dari 950 jam? μ = 000 jam da Dari samplig distribusi aka didekati dega ormal dega Maka yag diigika adalah daerah yag diarsir seperti pada gambar berikut : = 00/ 5 = 0. 950 000 Maka Z = =.5 0 Dega demikia P( < 950) = P(Z <.5) = 0.006 Wachjoekato Radom Samplig, Distribusi Samplig hal 3

DISTRIBUSI SAMPLING DARI ( )S / Jika suatu radom sample berukura diambil dari suatu populai ormal dega mea μ da, da sampel varias s didapatka dega dihitug, maka aka didapatka ilai dari statistik S. Jika S adalah varias dari suatu radom sample berukura yag diambil dari suatu populasi ormal dega varias, maka statistikya adalah : ( ) S χ = mempuyai distribusi chi-square dega derajat kebebasa ν = Kurva dari distribusi Chi-square ii berbeda dega kurva ormal. Kurva Chi-square tidak simetris, amu lebih codog ke kiri, da karea merupaka kurva dari betuk kuadrat, maka kurva dimulai dari 0 sampai ke +. Wachjoekato Radom Samplig, Distribusi Samplig hal 4

Suatu perusahaa pembuat disket meyataka bahwa disket produksiya aka mampu bertaha sampai 3 tahu dega stadar deviasi tahu, Jika diambil 5 disket da teryata mempuyai umur.4 ; 3.5 ;.9 ; 4.; da 3.0 tahu, apakah pihak perusahaa masih yaki bahwa disket produksiya mempuyai stadar deviasi satu tahu? Dega megguaka samplig biasa, maka diketahui variasi s = 0.85, sehigga : χ = (4) (0.85) = 3.6 Adalah ilai Chi-square dega derajat kebebasa 4. Jika 95 % dari χ dega derajat kebebasa 4 berada dalam daerah 0.484 da.43, maka variasiya masih. DISTRIBUSI t (Studet) Pada saat berlagsugya suatu peelitia, serig terjadi atau didapatka bahwa tidak diketahuiya variasi dari populasi yag kita ambil sampelya. Utuk sampel besar (biasaya 30) estimasi terhadap ilai didapatka dega meghitug ilai S. Selama S merupaka estimator yag baik dari, maka distribusi tidak aka terlalu berbeda sehigga dapat didekati dega distribusi ormal stadard. Utuk sampel kecil ( < 30) ilai S berfluktuasi dari sampel ke sampel da distribusi dari radom variabel tidak aka berdistribusi ormal Dega demikia diperluka sebuah betuk lai dari distribusi ormal stadard yaitu distribusi T, yag serig disebut sebagai distribusi Studet-t. μ t = ; dega derajat kebebasa ν =. S / Wachjoekato Radom Samplig, Distribusi Samplig hal 5

Disii aka terlihat bahwa S aka berdistribusi Chi-square dega derajat kebebasa ν =. Distribusi dari t sama dega distribusi dari Z, keduaya simetris dega mea ditegah, berbetuk bell (bell-shape). Perbedaaya adalah t lebih bervariasi tergatug dari fluktuasi da S, sedagka Z haya tergatug dari perubaha dari sampel ke sampel. Haya pada saat ukura sampel () membesar atau meuju takhigga ( ), maka kedua distribusi tersebut aka sama. Kurva distribusi t utuk ν =, 5, da Wachjoekato Radom Samplig, Distribusi Samplig hal 6

DISTRBUSI F Statistik F didefiisika sebagai rasio dari dua radom variabel idepede Chi-square yag masig-masig dibagi oleh derajat kebabasaya : U / ν F = V / ν dimaa U da V adalah radom variabel idepede yag berdistribusi Chi-square dega derajat kebebasa ν da ν. Jika S da S adalah variasi dari sampel radom idepede dari sampel seukura da yag diambil dari populasi ormal dega variasi da, maka : S / S F = = S / S berdistribusi F dega derajat kebebasa ν = da ν =. Utuk selajutya distribusi F ii bayak diguaka dalam aalisis variasi (ANOVA) da eksperime desai Wachjoekato Radom Samplig, Distribusi Samplig hal 7