adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

dokumen-dokumen yang mirip
STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)

BAB 2 LANDASAN TEORI

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

Koefisien Korelasi Spearman

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

BAB II LANDASAN TEORI

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

STATISTIKA ELEMENTER

H dinotasikan dengan B H

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

Ir. Tito Adi Dewanto

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk

PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

Implementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear

Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion

8.4 GENERATING FUNCTIONS

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum

OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression

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

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

Analisis Korelasi dan Regresi

Karakteristik Siswa Putus Sekolah Tingkat SD dan SMP di Kawasan Surabaya Utara

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]

UKURAN DASAR DATA STATISTIK

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

III. METODOLOGI PENELITIAN

Analisis Regresi dan Korelasi

Prosiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube

REGRESI SEDERHANA Regresi

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah

Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

Transkripsi:

Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu membagu uj palg uasa seragam bag hpotess majemu yag sebaraya haya dtetua oleh satu parameter. Searag ta aa membahas bagamaa membagu uj yag dtetua oleh lebh dar satu parameter. Adaa suatu cotoh aca dambl dar suatu populas. Adaa fugs emuga dataya adalah f ( x, x,..., x ), dega (,..., ). Parameter yag tda mear perhata ta (tda g duj), alau ada, damaa parameter peggaggu (usace parateres). Adaa adalah la-la yag mug dambl oleh parameter ja H bear; da a

adalah la-la yag mug dambl oleh parameter ja H a bear. Adaa a da a. Adaa L( ˆ ) adalah la masmum dar fugs emuga bla. Jad L( ˆ ) max L( ). Adaa L( ˆ ) adalah la masmum dar fugs emuga bla. Jad L( ˆ ) max L( ). Perhata bahwa L( ˆ ) merupaa pejelasa terba bag data bla ; da L( ˆ ) adalah pejelasa terba bag data bla. Bla L( ˆ ˆ ) L( ) berart pejelasa terba utu data ta dapat dtemua d dalam, sehgga H jaga dtola. Bla L( ˆ ˆ ) L( ) berart pejelasa terba bag data dapat dtemua d dalam a, sehgga H perlu dpertmbaga utu dtola.

Uj Nsbah Kemuga. Adaa L( ˆ ) L( ˆ a) Uj sbah emuga bag H: lawa Ha: a adalah uj yag megguaa sebaga statst uj da wlayah peolaaya dtetua oleh c. Dapat dtujua bahwa. Nla yag lebh deat pada megdasa bahwa la fugs emuga cotoh meurut H jauh lebh ecl dbadga la fugs emuga meurut H a, sehgga dapat dsmpula bahwa data lebh cederug meduug H a darpada H. Nla c dtetapa agar la taraf yata yag dtetapa dapat tercapa. Telada. Adaa X, X,..., X adalah suatu cotoh aca dar populas ormal yag ba rataaya maupu ragamya tda detahu. Kalau ta g meguj H: lawa

Ha :, tetua uj sbah emuga yag sesua. Jawab Perhata bahwa dalam asus (, ), {(, ) }, a {(, ), }, da a {(, ), }. Utu sebara ormal, fugs emuga dataya adalah L( ) L(, ) x exp Kalau H bear, maa, sehgga fugs emuga dataya adalah x L(, ) exp Utu mecar masmumya, ta car dulu la yag membuat fugs emuga tu mecapa masmum. Telah detahu bahwa la tu adalah peduga emuga masmum bag, yatu

ˆ ( ) x Dega dema, ˆ x L( ) exp ˆ ˆ exp ( x ) ˆ ˆ exp ( x ) ˆ ˆ exp ˆ ˆ ˆ exp ˆ Utu mecar L( ˆ ), aa lebh mudah alau ta beerja dega l L(, ):

l L(, ) l ( ) x l l ( x ) Dega megambl turua parsal masg-masg terhadap da ta memperoleh l L(, ) ( x ) l L(, ) ( x ) 4 Peyamaa turua parsal terhadap dega ol meghasla ˆ x x Peyamaa turua parsal terhadap dega ol meghasla

4 ( x ) ( x ) 4 ( x ) L( ˆ ) dperoleh dega meggat dega Jad ˆ x da dega ˆ ( x x) : Jad ˆ L( ) exp ˆ ˆ L( ˆ ) L( ) ˆ ( x x) ja ( x ) ja Perhata bahwa x x

x x x x ( ) ( ) ( ) Jad, wlayah peolaa ( x x) ( x ) ( x x) evale dega ( x ) ( x x) ( x x) ( x ) ( x x) ( x ) x ( ) ( x x) x ( ) ( x x) *

x ( ) ( x x) x ( ) ( x x) ( ) ( x ) s x ( ) * ( ) ( ) s Perhata bahwa yag terahr adalah uj-t Studet yag telah ta eal. Telada. Tetua Uj Nsbah Kemuga utu meguj H : lawa : Ha pada taraf yata berdasara cotoh aca satu amata dar populas dega fugs epeata peluag f( x ) ( x ), x,. Jawab * * *

L( ˆ ) x L( ) ( x ) aa mecapa masmum bla x, sehgga L( ˆ ) Jad x x Syarat c c x x c x K atau x K Nla dtetua sedema rupa sehgga P( x K atau x K) Karea fugs epeata tu setagup d setar, maa P( x K)

Tetap P( x K) dx x ta K ( ) ta K ( ) K ta ( ) Jad, H dtola bla x ta ( ) x ta. K atau bla