DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

dokumen-dokumen yang mirip
PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

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

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

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

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

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

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

STATISTIK PERTEMUAN VIII

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

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

Distribusi Sampel & Statistitik Terurut

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

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

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

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

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

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

STATISTIKA SMA (Bag.1)

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

INTERVAL KEPERCAYAAN

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

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

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

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

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

Statistika Inferensial

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

Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER

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

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

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

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

Teorema Nilai Rata-rata

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

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


BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

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

Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB

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

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

Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.

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

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL

REGRESI LINIER GANDA

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

: XII (Dua Belas) Semua Program Studi. : Gisoesilo Abudi, S.Pd

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

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

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

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto

BAHAN AJAR STATISTIKA MATEMATIKA 2 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang. 7. PENAKSIRAN ( Taksiran Interval untuk rataan, varian dan proporsi)

theresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS :

PROSIDING ISBN:

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

PENGUJIAN HIPOTESA BAB 7

A. Pengertian Hipotesis

PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA

DISTRIBUSI SAMPEL PENAKSIRAN UJI HIPOTESIS MA5182 Topik dalam Statistika I: Statistika Spasial 6 September 2012 Utriweni Mukhaiyar

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

STATISTIKA MAT 2 NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA A. PENDAHULUAN B. PENYAJIAN DATA. Diagram garis

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

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

UKURAN PEMUSATAN DATA

STATISTIKA NON PARAMETRIK

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

BAB III METODE PENELITIAN

Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Genap 2015/2016 Dosen : 1. Novrianti.,MT. Novrianti.,MT_Rekayasa Hidrologi II 1

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

BAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

A. PENGERTIAN DISPERSI

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan:

DERET Matematika Industri 1

Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

Transkripsi:

DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati

Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa pegembalia maka ada N buah sampel yag berlaia. Jika pada tiap sampel yag berlaia tsb diambil rata-rataya maka diperoleh N rata-rata.

Dari kumpula rata-rata tsb dapat dihitug rata-rata da simpaga bakuya. Rata-rata yag diperoleh dari kumpula data baru tsb adalah µ da simpaga bakuya adalah. Berlaku : (/N) > 5% N µ = µ da = N Jika N cukup besar dibadigka, maka : (/N) 5% µ = µ da =

: ukura variasi rata-rata sampel sekitar rata-rata populasi atau besarya perbedaa rata-rata yag diharapka dari sampel ke sampel diamaka kekelirua stadar rata-rata Meurut dalil limit pusat : jika cukup besar, maka distribusi rata-rata sampel medekati distribusi ormal Akibatya : utuk 30 pedekata ormal dapat diguaka

Apabila dari populasi diketahui variasi da perbedaa atara rata-rata dari sampel ke sampel diharapka tidak lebih dari sebuah harga d yag ditetuka maka berlaku : d atau d

Distribusi Proporsi Misalka sebuah populasi berukura higga N di dalamya terdapat peristiwa A sebayak Y, maka parameter proporsi peristiwa A sebesar µ = Y/N. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura da dimisalka di dalamya ada peristiwa A sebayak, maka proporsi peristiwa A dalam sampel =/.

Jika semua sampel yag mugki diambil dari populasi tsb maka diperoleh sekumpula harga-harga statistik proporsi. Utuk (/N) > 5% : rata-rata : simpaga bakuya : Utuk (/N) 5% : rata-rata : simpaga baku : / / = = π ( π ) π ( π ) µ = π / N N µ = π /

Utuk 30 pedekata ormal dapat diguaka, sehigga : Z = / π / N(0,) Apabila dari populasi diketahui variasi da perbedaa atara proporsi dari sampel ke sampel diharapka tidak lebih dari sebuah harga d yag ditetuka maka berlaku : / d ~

Distribusi Simpaga Baku Misalka sebuah populasi berukura higga N, dari populasi ii diambil sampel acak berukura, lalu utuk setiap sampel dihitug simpaga bakuya yaitu S. Dari kumpula sampel dihitug rata-rataya yaitu µ da simpaga bakuya. S S Utuk 00, distribusi simpaga baku sagat medekati distribusi ormal dega rata-rata : µ = da simpaga baku : S = S

Trasformasi yag diperluka utuk membuat distribusi ormal baku : Z = S µ S S ~ N(0,)

Distribusi Media Jika populasi berdistribusi ormal atau hampir ormal, maka utuk sampel acak berukura 30, maka distribusi media aka medekati distribusi ormal dega rata-rata : baku : µ = µ Me Me,533 = da simpaga dega µ da merupaka parameter populasi.

Distribusi Selisih Rata-rata Misalka ada dua populasi masig-masig berukura N da N. Populasi kesatu mempuyai rata-rata µ da simpaga baku, sedagka populasi kedua mempuyai rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi kesatu diambil secara acak sampel-sampel berukura da

dari populasi kedua diambil secara acak sampelsampel berukura. Utuk populasi kesatu diguaka peubah, da utuk populasi kedua diguaka peubah Y. Dari sampel-sampel tadi dihitug rata-rataya da diperoleh :,,..., k da Y, Y,..., Yr Dega k bayak sampel yag dapat diambil dari populasi kesatu da r bayak sampel yag dapat diambil dari populasi kedua

Betuk selisih atara rata-rata dari sampel ke sampel pada kumpula kesatu da ratarata dari sampel ke sampel pada kumpula kedua, sehigga didapat kumpula selisih rata-rata : i Y j dega i=,,,k da j=,,,r. Utuk N da N yag cukup besar da sampel-sampel acak diambil secara idepede satu sama lai diperoleh : µ = µ µ da = + Y Y

Diperoleh juga : dega i=,,,k da j=,,,r. Berlaku : j i Y Y Y da µ µ µ + = = Y Y da µ µ µ + = + = + +

Trasformasi yag diperluka utuk membuat distribusi ormal baku : Jika variasi kedua populasi sama da tidak diketahui guaka : ( ) ( ) (0,) ~ Y Y N Z = µ µ ~ ) ( ) ( + + = p t S Y T µ µ

Simpaga baku sampel gabuga utuk kedua populasi S p = ( ) S + + ( ) S

Cara Sadi utuk Selisih Rataa Misalka Y = D, µ -µ =µ D da S d simpaga baku selisih yag membetuk sampel, jika populasi diaggap ormal maka T D µ D = ~ t Sd / Selag kepercayaa (-α)00% utuk µ D : d s t d < µ < d + α d / α / t s d

Distribusi Selisih Proporsi Misalka ada dua populasi masig-masig berdistribusi biomial, keduaya berukura cukup besar. Jika proporsi terjadiya peristiwa A pada populasi kesatu π da pada populasi kedua π. Dari populasi kesatu diambil secara acak sampel-sampel berukura da dari populasi kedua diambil secara acak sampelsampel berukura.

Betuk selisih atara proporsi dari sampel ke sampel pada kumpula kesatu da rata-rata dari sampel ke sampel pada kumpula kedua, sehigga didapat kumpula selisih proporsi : Y i j dega i=,,,k da j=,,,r. Rata-rata selisih proporsi : µ sp = π π Simpaga baku selisih proporsi : sp = π Teori Peaksira ( π) π ( π ) +