STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh

dokumen-dokumen yang mirip
Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:

Oleh: KELOMPOK SOYA E46. Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

LAMPIRAN. Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor

Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA (thn)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 2 Review Statistika Dasar

Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian. Sutoro BB BIOGEN

SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION)

ABSTRAK. Pada prakternya tolak ukur yang dapat dilihat oleh keberhasilan mahasiswa adalah

Lampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur. (Sumber : Googlemaps.com, 2013)

LAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S

Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian

Lampiran 1. No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan Pengambilan dan Pembuatan Preparat Pengukuran Parameter

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)

Lampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal)

Program Magister Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor 2014

(Halaman ini sengaja dikosongkan)

Lampiran 1. Berbagai Jenis Salak Di Indonesia

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

BAB 6 KESIMPULAN. X 1 = faktor kecepatan X 2 = faktor tekanan X 3 = faktor suhu. 0,4583 X 1 X 2, dimana:

Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi

LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

STK 211 Metode Statistika PENGUJIAN HIPOTESIS

Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009

STK 511 Analisis statistika. Materi 6 Pengujian Hipotesis

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

LAMPIRAN. Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung

APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL

Pengujian Kestabilan Parameter pada Model Regresi Menggunakan Dummy Variabel

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1)

ANALISIS REGRESI 1. Pokok Bahasan : REGRESI LINIER SEDERHANA

Lampiran 1 Analisis hubungan debit aliran dengan tinggi muka air di Sub DAS Melamon

LAMPIRAN. Universitas Kristen Maranatha

Metode Statistika (STK211)

MODEL REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU

Skala pengukuran dan Ukuran Pemusatan. Ukuran Pemusatan

TABEL VOLUME LOKAL MERANTI MERAH (Shorea leprosula Miq) DAN MERANTI KUNING (Shorea multiflora Miq) DI AREAL IUPHHK-HA PROVINSI KALIMANTAN TENGAH

Pertemuan III Statistika Dasar (Basic Statistics)

DAFTAR PUSTAKA. Albin, D., 2001, The Use of Statistical Experimental Design for PCB Process Optimization, Inggris.

STATISTIKA. Distribusi Binomial. Ingat contoh pemilihan 1 kegiatan (Kegiatan A) dari 4 kegiatan untuk didanai. Distribusi Normal

Statistika Deskriptif

REGRESI LINEAR SEDERHANA

Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015

Rancangan Acak Lengkap. Created by : Ika Damayanti, S.Si, M.Si

25/09/2013. Metode Statistika (STK211) Pertanyaan. Modus (Mode) Ukuran Pemusatan. Median. Cara menghitung median contoh

Analisis Regresi 1. Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda

Analisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda

Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari. Nama Waktu Takaran Gayung Pagi

STK 211 Metode statistika. Agus Mohamad Soleh

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

Statistika Dasar. Bagus Sartono

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

5. Fungsi dari Peubah Acak

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH. Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah

STK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif

Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan

Sebaran (Distribusi) Peluang teoritis Peubah Acak : Statistik Sample, misal Rata-rata dan proporsi sample Hasil semua kemungkinan Sample dg ukuran yg

Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran nor

Materi 1 : Review Statistika Inferensia Pengujian Hipotesis PERANCANGAN PERCOBAAN

Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya

STK 211 Metode statistika. Materi 4 Peubah Acak dan Sebaran Peluang

Distribusi Sampling. Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015

Lampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011

Analisis Regresi 1. Pokok Bahasan : Regresi Linier dengan Dua Peubah Penjelas

Analisis Regresi Linier Berganda Untuk Mengetahui Hubungan Antara Beberapa Aktifitas Promosi dengan Penjualan Produk

PENYAJIAN DATA. Etih Sudarnika Laboratorium Epidemiologi Fakultas Kedokteran Hewan IPB

Pendahuluan. Pertemuan I

LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si. Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM.

DAFTAR PERTANYAAN KARAKTERISTIK PENGUNJUNG TAMAN WISATA ALAM TANGKUBAN PERAHU

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

BAB II LANDASAN TEORI

Tabel Perhitungan Waktu Standar

Lampiran 1 Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 2011

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

Oleh : Fuji Rahayu W ( )

LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS

Analisis Regresi 1. Model-model Regresi yang Lebih Lanjut. Pokok Bahasan : Itasia & Y Angraini Dep. STK FMIPA-IPB

BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada STATISTIKA. Distribusi Normal. 1-Sep-14

Analisis Korelasi dan Regresi. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB

6 Departemen Statistika FMIPA IPB

Kualitas Fitted Model

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

Distribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /

PENGARUH HUTANG JANGKA PANJANG TERHADAP PROFITABILITAS PT RAMAYANA LESTARI SENTOSA

STK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono

Transkripsi:

STK511 Analisis Statistika Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh

Konsep Dasar Suatu statistik, misalnya, adalah fungsi dari peubah acak sering kita tulis. Idea dasaranya : Karena adalah peubah acak, maka sembarang juga sebuah peubah acak dan akan memiliki bentuk sebaran peluang sendiri. Sebaran peluang dari kita sebut dengan Sebaran Penarikan Contoh statistik, tidak lain Sebaran Peluang (dari) statistik.

Ilustrasi (1)

Ilustrasi (2) Misalkan terdapat populasi berupa sebaran seragam diskret sebagai berikut x 0 1 2 3 P(X=x) 1/4 1/4 1/4 1/4 Nilai tengah dan ragam dari X adalah :

Ilustrasi (2) Andaikan dari populasi tersebut diambil contoh (dengan pengembalian) dengan n = 2. Semua kemungkinan statistik X :

Ilustrasi (2) Sebaran peluang bagi X :

Ilustrasi (3) Misalkan untuk populasi yang sama, dilakukan penarikan contoh dengan n = 2 namun tanpa pengembalian, maka semua kemungkinan statistik X :

Ilustrasi (3) Sebaran peluang bagi X :

SPC bagi Rata-rata Contoh Misalkan terdapat suatu populasi dengan banyaknya anggota populasi sebesar N dengan rata-rata populasinya dan ragam populasi 2. Jika ditarik contoh berukuran n, maka: X memiliki rata-rata sebesar X memiliki ragam sebesar : dengan Pemulihan tanpa Pemulihan 2 2 σ = σ /n x σ = σ /n x 2 2 N - n N - 1 μ x = μ

Ilustrasi (4) Sebuah perusahaan memproduksi bohlam. Bila umur bohlam itu menyebar normal dengan nilai tengah 800 jam dan simpangan baku 40 jam, hitunglah peluang bahwa suatu contoh acak berukuran 16 bohlam akan mempunyai umur rata-rata kurang dari 785 jam.

Ilustrasi (4) Diketahui 800 X X X 40 ~ N 800, 40 2 Ditanyakan Jika n 16 X x P X 785 P x 785 785 800 PZ 40 16 15 PZ 10 P Z 1.5 x n x

Ilustrasi (4) Diketahui 800 X X X Minitab 40 Cumulative Distribution Function Normal with mean = 0 and standard deviation = 1 x P( X <= x ) ~ N 800, 40-1.5 0.0668072 2 Ditanyakan Jika n 16 X x P X 785 P x PZ 0.067 785 785 800 40 16 15 PZ 10 P Z 1.5 x n x

SPC bagi Beda 2 Rataan Misalkan terdapat dua populasi, X dan Y, di mana X = {3, 5, 7} dan Y = {0, 3}. Populasi X memiliki x = 5 dan x 2 = 8/3, sedangkan populasi Y memiliki Y = 3/2 dan Y 2 = 9/4. Dengan cara yang sama apabila dilakukan penarikan contoh dengan pengembalian, di mana n x = n 1 = 2 dan n Y = n 2 = 2 diperoleh :

SPC bagi Beda 2 Rataan Populasi X Populasi Y No. Contoh Rataan No. Contoh Rataan 1 3, 3 3 1 0, 0 0 2 3, 5 4 2 0, 3 1.5 3 3, 7 5 3 3, 0 1.5 4 5, 3 4 4 3, 3 3 5 5, 5 5 6 5, 7 6 7 7, 3 5 8 7, 5 6 9 7, 7 7

SPC bagi Beda 2 Rataan Stem-and-Leaf Display: Xbar - Ybar Stem-and-leaf of (Xbar Ybar) N = 36 Leaf Unit = 0.10 1 0 0 5 1 0055 12 2 0005555 (9) 3 000555555 15 4 0005555 8 5 00055 3 6 00 1 7 0 Descriptive Statistics: Xbar - Ybar Variable Mean StDev Variance Xbar - Ybar 3.500 1.568 2.458 2 2 2 X Y X Y X Y X Y 2 2 X / / Y X nx Y ny 5 1.3 3.5 8 / 3 / 2 9 / 4 / 2 2.458

Sebaran Khi-Kuadrat Perhatikan :

Sebaran t-student Perhatikan : dan dengan karakteristik : Kontinu dan simetrik di sekitar nol Memilik derajat bebas Berlaku dan untuk

Sebaran t-student Perhatikan : kemudian dan maka Rumus hitung menjadi :

Sebaran F Perhatikan : dan dengan karakteristik : Kontinu dan menjulur ke kanan Memiliki dua derajat bebas

Sebaran F Perhatikan : dengan dengan Diperoleh : dan maka Rumus hitung : atau untuk

Emisi Ilustrasi : Kasus Regresi 950 850 Regression Analysis (Emisi Hc vs Jarak Tempuh Mobil) 750 650 The regression equation is Emisi = 382 + 5.39 Jarak Predictor Coef StDev T P Constant 381.95 42.40 9.01 0.000 Jarak 5.3893 0.6233 8.65 0.000 550 30 40 50 60 Jarak 70 80 90 100 S = 42.01 R-Sq = 90.3% R-Sq(adj) = 89.1% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 131932 131932 74.76 0.000 Error 8 14118 1765 Total 9 146051 Unusual Observations Obs Jarak Emisi Fit StDev Fit Residual St Resid 8 84.0 752.0 834.7 18.0-82.7-2.18R R denotes an observation with a large standardized residual

Teorema Limit Pusat Perhatikan : untuk dan, jika maka konvergen ke. dengan kata lain

Teorema Limit Pusat Sebaran populasi

Teorema Limit Pusat Sebaran rataan contoh, n = 2

Teorema Limit Pusat Sebaran rataan contoh, n = 10

Teorema Limit Pusat Sebaran rataan contoh, n = 30

Bersambung.