x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

dokumen-dokumen yang mirip
Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

STATISTIK PERTEMUAN VIII

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

Statistika Inferensial

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

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

A. Pengertian Hipotesis

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

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

REGRESI LINIER GANDA

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

Proses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1

STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA

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

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


DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton

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

PENGUJIAN HIPOTESA BAB 7

SEBARAN t dan SEBARAN F

TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand

PENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011

Yang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

ESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN

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

BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Bahan dan objek penelitian yang digunakan yaitu:

Pendugaan Parameter 1

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

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

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENAKSIRAN M A S T A T I S T I K A D A S A R 1 7 M A R E T 2014 U T R I W E N I M U K H A I Y A R

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

BAB 7 PEN P GUJ GU IAN HIPO P T O ES T A

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA

METODE PENAKSIRAN PENAKSIRAN ILUSTRASI CONTOH. pendekatan metode tertentu. Nilai sesungguhnya dari suatu parameter yang berada di selang tertentu.

III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di

Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Bangkok dengan betina ras petelur strain lohman keturunan pertama, berumur satu

PENDUGAAN PARAMETER METSTAT ANIK DJURAIDAH

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Sampel Acak Sederhana

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

Penaksiran Titik Penaksiran Selang. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI MA2081 STATISTIKA DASAR

BAB 2 LANDASAN TEORI

STATISTIKA NON PARAMETRIK

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

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

PENAKSIRAN METODE PENAKSIRAN CONTOH. Kasus 1: taksiran titik IP = 3,5 Kasus 2: taksiran selang IP = [3,4]

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

Metode Statistika Pertemuan IX-X

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

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

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

Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

BAB 2 LANDASAN TEORI

INTERVAL KEPERCAYAAN

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:

Distribusi Sampel Sampling Distribution

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

BAB III MATERI DAN METODE. Ettawa Berdasarkan Bobot Lahir dan Bobot Sapih Cempe di Satuan Kerja

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1)

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO

Pemilihan Model Terbaik

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

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

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

STATISTIKA SMA (Bag.1)

4/19/2016. Regresi Linier Berganda. Regresi Berganda. Model Regresi Berganda. Model Regresi Berganda. Asumsi Regresi Berganda. Model Regresi Berganda

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi

III. METODE PENELITIAN

IX. TEORI PENDUGAAN DAN PENGUJIAN HIPOTESISI

Statistika MAT 2 A. PENDAHULUAN NILAI MATEMATIKA B. PENYAJIAN DATA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA STATISTIKA. materi78.co.nr

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini telah dilakukan di Desa Koto Perambahan Kecamatan Kampar

Distribusi Peluang BERBAGAI MACAM DISTRIBUSI SAMPEL. Distribusi Peluang 5/6/2012

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Modul Kuliah statistika

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

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

Transkripsi:

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) yaitu parameter populasi diduga Peduga Selag (Iterval) yaitu parameter populasi diduga dega megguaka selag ilai tertetu dega titik sebagai titik tegah selag. Lebar selag sagat tergatug tigkat kepercayaa yag diigika da stadar error dari peduga titik.

Proses Pedugaa Radom Samplig Sampel: Rata-rata produksi 3000 liter Produksiya 3000 liter Saya yaki 95% produksiya atara 2750 sampai 3250 liter Pedugaa Titik Pedugaa Iterval

Eleme dari Selag Kepercayaa Kemugkia parameter terletak dalam iterval Selag Kepercayaa Statistik Limit Baha Kepercayaa Limit Atas Kepercayaa

Sifat Peduga : Peduga parameter yag diharapka adalah dlhbersifat BLUE Best (terbaik) yaitu peduga parameter memiliki ragam peduga terkecil Mi Var( θˆ ) Liear yaitu peduga parameter merupaka kombiasi liier dari pegamata θˆ =a 1 x 1 +a 2 x 2 + +a x Ubiased (tidak berbias) yaitu ilai harapa dari peduga parameter sama dega parameterya E( θˆ )= θ

Sifat Peduga 1. Tidak bias 2. Efisie 3. Kosiste Tak Bias : Takbias berarti ilai harapa peduga sama dega parameter yag diduga. x = μ Efisie : Efisiesi peduga ditujukka oleh besarya ragam peduga tersebut. Maki kecil ragam suatu peduga maki efisie maki efisie peduga tersebut. Kosiste : Maki besarya ukura sampel, ragam peduga maki kecil

Parameter yag Diduga Rata-rata Populasi (Parameter) μ Sampel (Statistik) x Proporsi p p s Ragam σ x 2 2 s x Perbedaa σ S

Batas kepercayaa dari Rata-rata Populasi Parameter = Statistik ± Stadar Error (Se) μ = X ± Se Se = X μ atau μ X Terdahulu : Z = X μ = Se σ X σ X Se = Z σ x μ = X ± Z σ X

Selag Kepercayaa Wilayah Peolaka (α/2) Wilayah Peolaka (α/2) (1 - α) Wilayah Peerimaa Dega selag kepercayaa 95% atau 0,95, α= 1 0,95 = 0,05 Tiap sudut peolaka = α/2 = 0,05/2 = 0,025

Faktor yag mempegaruhi Iterval Variasi Data diukur oleh σ X zσ sampaix + X z σ X Ukura Sampel σ =σ X X / Selag Kepercayaa (1 - α)

Selag Kepercayaa σ diketahui Asumsi Stadar Deviasi populasi diketahui Populasi berdistribusi ormal Sampel bayak (biasaya sampel > 30) X σ Z < μ < X + Z α / 2 α / 2 σ

Selag Kepercayaa σ tidak diketahui Asumsi Stadar deviasi populasi tidak diketahui Populasi berdistribusi ormal Megguaka distribusi t X t S < μ < X+ t α/ 2, 1 α/2, 1 S

Cotoh Selag Kepercayaa σ diketahui Suatu perusahaa obat hewa meguji isi vaksi dalam kemasa botol. Diambil 50 sampel da rata-rataya 100 ml dega simpaga baku 10 ml. Buat selag kepercayaa pada taraf 95% ˆ μ = x = 100 ; σ = 10 ; = 50 X σ Z α / 2 < μ < X + Z α / 2 σ Selag kepercayaa 95 %; α = 5 % 5%/2 = 2.5 % z2. 5% = z0. 025 = 196. Lihat Tabel z σ 10 Se = Zα / 2 = 1,96 = 2, 77ml 50 Isi = 100 ± 2,77 ml 97, 23 ml < μ < 102,77 lm

Cotoh Selag Kepercayaa σ tidak diketahui Dari sebuah sampel acak bobot bada100 ekor sapi umur 9 bula yag diambil dari suatu propisi. Rata-rata ( ) = 112 kg da s = 10. Berapakah pedugaa rata-rata populasi pada taraf kepercayaa 95% Jawab : a. Pedugaa titik : bobot bada = 112 kg b. Selag kepercayaa 95% atau 0,95, α = 0,05 tα / 2, 1 = t0,05 / 2;100 1 = t0,025,99 = 1,984 10 100 1,984 1,984 112 1,984 10 100 atau 112 1,984 10 100 Atau : 110,02 < µ < 113,98

Sampel Sedikit (< 30) Asumsi Stadar deviasi populasi tidak diketahui Populasi berdistribusi ormal Megguaka distribusi t X t S < μ < X + t α/ 2, 1 α/2, 1 S

cotoh : Sampel Sedikit (< 30) Utuk megetahui bobot bada ayam kampug umur 1 tahu, diambil 10 ekor sampel. Beratya adalah(kg) (g): 1.7, 1.2, 1.5, 1.9, 2.0, 1.1, 1.3, 1.4, 1.7, da 1.5. Berapa berat ayam kampug tersebut pada taraf kepercayaa 95%. X t S < μ < X + t S = α / 2, 1 α/2, 1 X 1, 53kg = 10 s = ( ) 2 xi x = 0, 29 1 t α / 2, 1 = t,05 ;10 1 0 = t0,025;9 = 2 ; 2,262

Sampel Sedikit (< 30) S 0,29 Se = tα / 2, 1 = 2,262262 = 2,262262 0,0909 = 0, 21 10 X = 1,53 ± 0,21kg 1,32 kg < μ < 1,74 kg

Bayakya y Sampel Terlalu bayak : Mahal Terlalu Sedikit : Bias Apa yag aka diduga? Berapa besar perbedaa yag masih mau diterima atara yag diduga da peduga? Berapa derajat kepercayaa/koefisie kepercayaa yag diigika dalam suatu pedugaa?

Cotoh Berapa sampel yag diperluka utuk selag kepercayaa 90%, kesalaha ± 5 da disaraka stadar deviasi 45 Z 2 Z σ Se = 2 = 2 2 tabel 10 % 0,01 = = 0,05 Z = 2 1,645 = 2 2 1,645.45 219,22 5 2 = 220