DISTRIBUSI NORMAL. RatuIlmaIndraPutri

dokumen-dokumen yang mirip
CIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL

KURVA NORMAL. (Sumber: Buku Metode Statistika tulisan Sudjana)

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1

Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial

Makalah Sebagai Salah Satu Tugas dalam Mata Kuliah ANALISIS STATISTIK. Oleh: 1. Trilius Septaliana KR ( ) 2. Aisyah ( )

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Makalah Statistika Distribusi Normal

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Tugas Kelompok. Mata Kuliah Metodologi Penelitian Kuantitatif. Judul Makalah Revisi DISTRIBUSI PELUANG

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

STATISTICS. Oleh: Hanung N. Prasetyo DISTRIBUSI NORMAL WEEK 6 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

Peubah acak X yang berdistribusi normal dengan rataan sebagai: 2 ) X ~ N(,

BEBERAPA DISTRIBUSI PELUANG KONTINU. Normal, Gamma, Eksponensial, Khi-Kuadrat, Student dan F

BAB 2 LANDASAN TEORI

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

DISTRIBUSI PELUANG.

ANALISIS DATA DALAM STATISTIK

OUT LINE. Distribusi Probabilitas Normal. Pengertian Distribusi Probabilitas Normal. Distribusi Probabilitas Normal Standar

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu

Pengantar Statistika Bab 1

PENGUJIAN HIPOTESIS 2

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

Distribution. Contoh Kasus. Widya Rahmawati

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

BAB 2 LANDASAN TEORI

STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling

TATAP MUKA IV UKURAN PENYIMPANGAN SKEWNESS DAN KURTOSIS. Fitri Yulianti, SP. MSi.

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

BAB 9 DISTRIBUSI PELUANG KONTINU

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

PENGUJIAN HIPOTESIS. Konsep: Dua macam kekeliruan. Pengujian hipotesis.

Nilai Harapan / Nilai Ekspektasi

Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=x) disebut distribusi probabilitas X

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

PENS. Probability and Random Process. Topik 2. Statistik Deskriptif. Prima Kristalina Maret 2016

BAB IV METODE PENELITIAN

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data

Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation

BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA

Statistika Deskriptif & Distribusi Frekuensi

BAB II KAJIAN PUSTAKA

15Ilmu. Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal)

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS

PENS. Probability and Random Process. Topik 5. Beberapa jenis Distribusi Variabel Acak. Prima Kristalina April 2015

DISTRIBUSI TEORITIS. P(M) = p = probabilitas untuk mendapat bola merah (sukses) 30

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

Pada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel

Pokok Bahasan: Chi Square Test

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Risiko, Manajemen Risiko, dan Manajemen Risiko Finansial

MATERI STATISTIK II. Genrawan Hoendarto

Statistika Materi 5. Ukuran Penyebaran. (Lanjutan) Hugo Aprilianto, M.Kom

KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.

BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 4. BEBERAPA DISTRIBUSI PELUANG DISKRET

BAB V DISTRIBUSI NORMAL. Deskripsi: Pada bab ini akan dibahas mengenai konsep distribusi normal dalam pengukuran.

DISTRIBUSI PROBABILITAS

Distribusi Peluang Kontinu. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Beberapa Distribusi Peluang. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Distribusi Frekuensi

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

BAB 2 LANDASAN TEORI. KB (Keluarga Berencana) adalah salah satu usaha yang dilakukan untuk mencegah

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

STATISTIK PERTEMUAN IV

DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS

RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)

Pertemuan 9 II. STATISTIKA INFERENSIAL

DISTRIBUSI TEORITIS DISTRIBUSI TEORITIS

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

PENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

statistika untuk penelitian

HAND OUT PERKULIAHAN

Distribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis

MATEMATIKA EKONOMI DAN BISNIS. Nuryanto.ST.,MT

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Mata Kuliah : Statistika Dasar/PAMA 3226 SKS : 3 SKS Tutorial : ke-1 Nama Tutor : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd.

BEBERAPA DISTRIBUSI KHUSUS DKINTINU DIKENAL

DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI DAN GRAFIKNYA

Evaluasi Belajar Tahap Akhir Nasional TAHUN 1990 Matematika

Statistika & Probabilitas

Kuliah 4. Ukuran Penyebaran Data

DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL

ANGKA UKUR. Angka ukur diletakan di tengah-tengah garis ukur. Angka ukur tidak boleh dipisahkan oleh garis gambar. Jadi boleh ditempatkan dipinggir.

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

Ukuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya.

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll.

Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis

UKURAN PENYEBARAN DATA

REGRESI LINIER. b. Variabel tak bebas atau variabel respon -> variabel yang terjadi karena variabel bebas. Dapat dinyatakan dengan Y.

BAB II VEKTOR DAN GERAK DALAM RUANG

Pengantar Statistik. Nanang Erma Gunawan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi:

DISTRIBUSI NORMAL RatuIlmaIndraPutri

Distribusi normal menggunakan variabel acak kontinu. Distribusi normal sering disebut DISTRIBUSI GAUSS. Distribusi ini merupakan salah satu yang paling penting dan banyak digunakan. Distribusi ini menyerupai BENTUK LONCENG (BELL SHAPE) dengan nilai rata-rata X sebagai sumbu simetrisnya.

Variabel acak kontinu X mempunyai fungsi densitas pada X = x dinyatakan dengan persamaan : f ( x) = σ π e x µ σ Dengan : π = Nilai konstan yang ditulis hingga 4 desimalπ=3,46 e = Bilangan konstan, bila ditulis hingga 4 desimal, e =,783 µ = Parameter, merupakan rata-rata untuk distribusi σ = Parameter, merupakan simpangan baku untuk distribusi Jika Nilai x mempunyai batas nilai variabel acak X berdistribusi normal. < x<, maka dikatakan bahwa

Sifat-sifat penting dari distribusi normal adalah :. Grafik selalu diatas sumbu-x (horisontal). Bentuk simetris terhadap sumbu-y pada X = µ 3. Mempunyai modus pada X = µ sebesar 0,3989/σ 4. Grafik mendekati sumbu-x pada X =µ-3µ dan X =µ+3µ 5. Kurva normal digunakan sebagai acuan pengujian hipotesis jika ukuran sampel n 30 6. Luas daerah yang dibatasi oleh sumbu-x dan kurva normal sama dengan satu satuan luas. Untuk tiap pasang µ dan σ, sifat-sifat di atas selalu dipenuhi, hanya bentuk kurvanya saja yang berlainan. Jika σ makin besar, kurvanya makin rendah (platikurtik) dan untuk σ makin kecil, kurvanya makin tinggi (leptokurtik). kurva normal dengan μ = 0 danσ = 5 kurva normal dengan μ = 0 dan σ = 7

Untuk menentukan peluang harga X antara a dan b, yakni ) ( b X a P < < ( ) dx e b X a P x b a ) ( = < < σ µ π σ Untuk penggunaan praktis telah dibuat daftar distribusi normal baku (standar) yaitu denganµ=0danσ= sehingga fungsi densitasnya berbentuk : ) ( π π = e z f Dengan batas z yaitu < < z

Untuk mengubah distribusi normal umum menjadi distribusi normal baku digunakan rumus : Z = X µ σ Perubahan grafiknya dapat dilihat dalam gambar berikut ini : µ Z = X σ

Setelah distribusi normal baku yang didapat dari distribusi normal umum maka daftar distribusi normal baku dapat digunakan. Bagian-bagian luas distribusi normal baku dapat dicari. Caranya adalah :. Hitung z sehingga dua desimal. Gambarkan kurvanya seperti gambar normal standar 3. Letakkan harga z pada sumbu datar, lalu tarik garis vertikal hingga memotong kurva. 4. Luas yang tertera dalam daftar adalah luas daerah antara garis ini dengan garis tegak di titik nol. 5. Dalam tabel normal cari tempat harga z pada kolom paling kiri hanya satu desimal dan desimal keduanya dicari pada baris paling atas. 6. Dari z di kolom kiri maju ke kanan dan dari z di baris atas turun ke bawah, maka didapat bilangan yang merupakan luas yang dicari. Bilangan yang didapat harus dituliskan dalam bentuk 0,xxxx (bentuk 4 desimal).

Beberapa contoh, penggunaan daftar normal baku yang akan dicari luas daerah yaitu : Antara z = 0 danz =.5 Gunakan tabel Distribusi Normal. Di bawah z pada kolom kiri cari, dan di atas sekali cari angka 5. dari, maju ke kanan dan 5 menurun, didapat 0.484. Luas daerah yang dicari, dilihat daerah yang diarsir = 0,984. Antara z = 0 danz = -.86 karena z bertanda negatif, maka pada grafiknya diletakkan di sebelah kiri 0.Untuk daftar digunakan di bawah z kolom kiri didapat,8 dan di atas angka 6. Dari,8 ke kanan dan dari 6 ke bawah didapat 0.4686 Luas daerah=daerah diarsir = 0,4686.

3 antara z = -.50 danz =.8 Coba Anda Gambar dari grafik terlihat kita perlu mencari luas dua kali, lalu dijumlahkan. Mengikuti cara di untuk z =.8 dan cara di untuk z = -.50, masing-masing didapat 0,4656 dan 0,433. Jumlahnya = luas yang diarsir = 0,433 + 0,4656=0,8988 -,50,8 4 Indeksprestasikumulatif(IPK) rata-rata masasiswa suatu perguruan tinggi adalah.76 dengan simpangan baku 0.40. jika diasumsikan IPK berdistribusi normal, berapa persenkah mahasiswa yang memperoleh IPK 3.00? Dari tabelnormal proporsiluasantaraz = 0 dan z = 0.60 adalah 0.57 sehingga proporsi mahasiswadenganipk 3.00 (bagianyang diarsir) adalah 0.5000 0.57 = 0.743 atau 7.43% Penyelesaian: LetakIPK = 3.00 padakuravnormal ditunjukkan oleh bilangan baku: Z = X µ = σ 3.00.76 0.40 = 0.6 Untuk mencari kembali z apabila luasnya diketahui, maka dilakukan langkah sebaliknya.

Fenomena distribusi data normal : Kira-kira 68,7% dari kasus ada dalam daerah satu simpangan baku sekitar rata-rata, yaitu antara µ -σ dan µ + σ. Ada 95,45% dari kasus terletak dalam daerah dua simpangan baku sekitar rata-rata, yaitu antara µ -σ dan µ + σ. Hampir 99,73% dari kasus ada dalam daerah tiga simpangan baku sekitar rata-rata, yaitu antara µ -3σ dan µ + 3σ.

Jenis bentuk kurva yang diakibatkan oleh perbedaan rentangan nilai dan simpangan baku ada tiga macam:. Leptokurtik, merupakan bentuk kurva normal yang meruncing tinggi karena perbedaan frekuensi pada skor-skor yang mendekati rata-rata sangat kecil.. Platykurtic, merupakan kurva normal yang mendatar rendah karena perbedaan frekuensi pada skor-skor yang mendekati rata-rata sangat kecil. 3. Normal, merupakan bentuk kurva normal yang biasa, artinya bentuknya merupakan bentuk antara leptokurtic dan platykurtic, karena penyebaran skor biasa dan tidak terjadi kejutan-kejutan yang berarti.

Bentuk ketiga kurva normal itu dapat dilihat pada grafik, berikut ini :

DISTRIBUSI F

Distribusi F merupakan distribusi variabel acak kontinu. Fungsi densitasnya mempunyai persamaan : f ( F) = K. + F v v ( F v ) ( v + v ) Dimana : F = Variabel acak yang memenuhi F > 0 K = Bilangan tetap yang harganya bergantung pada derajat kebebasan v dan v v = Derajat kebebasan antara varians rata-rata sampel (sebagai pembilang) v = Derajat kebebasan dalam keseluruhan sampel (sebagai penyebut) Luas dibawah kurva sama dengan satu.

Daftar distribusinormal berisikan nilai-nilai F untuk peluang 0,0 dan0,05 dengan derajat kekebasan v dan v. Peluang ini sama dengan luas daerah ujung kanan yang diarsir, sedangkan derajatkekebasanpembilang(v ) ada pada baris paling atas dan derajatkebebasanpenyebut(v ) pada kolom paling kiri. Distribusi F Denganv dan v adalahderajat kebebasan area Notasi lengkap untuk nilai-nilai F dari daftar distribusi F dengan peluang p dan dk = (v, v ) adalah F p (v, v ). Demikianlah untuk contoh kita didapat : F 0.05 (4,8) = 3. dan F 0.0 (4,8 )= 5.8

Meskipun daftar yang diberikan hanya untuk peluang p = 0.05 dan p = 0.0, tetapi sebenarnya masih bisa didapat nilai-nilai F dengan peluang 0,99 dan 0,95. Untuk ini digunakan hubungan : F = ( p)( v v ), F p ( ) v,v Dalam rumus diatas perhatikan antara p dan (- p) dan pertukaran antara derajat kebebasan (v, v ) menjadi (v, v ).

DISTRIBUSI STUDENT (t)

Distribusi dengan variabel acak kontinu lainnya selain dari distribusi normal ialah DISTRIBUSI STUDENT ATAU DISTRIBUSI - t. Fungsi densitasnya adalah : f ( t) = + K t n n Berlaku untuk harga-harga t yang memenuhi < t < K merupakan bilangan tetap yang besarnya bergantung pada n sedemikian sehingga luas daerah di bawah kurva sama dengan satu unit.

Pada distribusi t ini terdapat bilangan (n-) yang dinamakan derajat kebebasan, akan disingkat dengan dk. Bentuk kurva-t identik dengan bentuk kurva normal, tetapi kurtosisnya ditentukan olehbesarkecilnyaderajatkebebasandf. Untukn 30 poladistribusi t mendekati pola distribusi normal. n = n = 0 n = Dalam tabel distribusi-t kolom paling kiri berisikan derajat kebebasan (dk), baris teratas berisikan nilai peluang.

Gambar dibawah ini merupakan grafik distribusi-t dengan dk = ( n ). Luas bagian yang diarsir = p dan dibatasi paling kanan oleh t p. Harga t p inilah yang dicari dari daftar untuk pasangan dk dan p yang diberikan.

Beberapa contoh penggunaan daftar distribusi-t. Untuk n = 3, jadi dk = (n-) = 3 - =, dan p = 0,95 maka t =,78 ini didapat (lihat tabel distruibusi-t) dengan jalan maju ke kanan dari dan menurun 0,95.. Tentukan t sehingga luas dari t ke kiri = 0,05 dengan dk = 9. Untuk ini p yang digunakan = 0,95. Dengan dk = 9 didapat t =,83. karena yang diminta kurang dari 0,5, maka t harus bertanda negatif. Jadi t = -,83