UKURAN LOKASI DAN DISPERSI

dokumen-dokumen yang mirip
Teknik Pengolahan Data

Statistika. Besaran Statistik

PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

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

Statistika. Random Variables Discrete Random Variables Continuous Random Variables. Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada

Statistika Deskriptif Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran

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

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

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

STATISTIKA SMA (Bag.1)

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

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

UKURAN TENDENSI SENTRAL

BAB 5 UKURAN DISPERSI

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan REGRESI DAN KORELASI. Statistika dan Probabilitas

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University

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

UKURAN PEMUSATAN DATA

ESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN

Distribusi Sampel Sampling Distribution

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

IV. METODE PENELITIAN

Kuliah 3.Ukuran Pemusatan Data

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

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

Statistika Inferensial

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

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

Ukuran tendensi sentral merupakan setiap pengukuran aritmatika yang ditujukan untuk menggambarkan suatu nilai yang mewakili nilai pusat atau nilai

Ilustrasi. Statistik dan Statistika. Data nilai ujian Statistik Dasar dari 15 mahasiswa Program Studi tertentu semester ganjil tahun 2008:

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 DASAR. Oleh

BAB 1 PENDAHULUAN. A. Hakikat Statistika. 1. Asal Kata. Kata statistika berasal dari kata status atau statista yang berarti negara

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Ukuran Pemusatan, Penyebaran dan Pola Distribusi Normal

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

INFERENSI STATISTIS: UJI HIPOTESIS

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

STATISTIK PERTEMUAN VIII

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

- Yadi Nurhayadi - M O D U L S T A T I S T I K A BAB 2 DISTRIBUSI FREKUENSI

KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI

STATISTIKA DAN PELUANG BAB III STATISTIKA

Peubah Acak. Peubah Acak Diskrit dan Distribusi Peluang. Peubah Acak. Peubah Acak

Outline. Pengukuran Listrik II. Kesalahan dlm Pengukuran 25/09/2012. Anhar, ST. MT. Lab. Jaringan Komputer

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

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

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

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Modul Kuliah statistika

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

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIK DAN STATISTIKA STATISTIK, PENGERTIAN DAN EKSPLORASI DATA ILUSTRASI


Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

PENDAHULUAN. (ingat : STATISTIKA STATISTIK!!! )

PERSIAPAN UTS MATH 11 IPS BHS. = 92 ü

SOAL-JAWAB MATEMATIKA PEMINATAN STATISTIKA. 6 cm, 7 cm, 6 cm, 4 cm, 6 cm, 3 cm, 7 cm, 6 cm, 5 cm, 8 cm.

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

REGRESI DAN KORELASI

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

Persamaan Non-Linear

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

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

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

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

UJIAN TENGAH SEMESTER STATISTIKA

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

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

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

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

A. PENGERTIAN DISPERSI

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

Taksiran Interval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisson Interval Estimate for The Average of Parameter Poisson Distribution

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA

Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

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

BAB III METODE PENELITIAN

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Pengantar Statistika Matematika II

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

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

SEBARAN t dan SEBARAN F

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

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Transkripsi:

Uiversitas Gadjah Mada Fakultas Tekik Departeme Tekik Sipil da Ligkuga UKURAN LOKASI DAN DISPERSI Statistika da Probabilitas

Statistical Measures Commo statistical measures Measure of cetral tedecy Mea Mode Media Measure of variability Rage Variace Stadard deviatio Measure of a idividual i a populatio z score Percetile rak Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

3 Measure of Cetral Tedecy Nilai rerata (average) rerata (mea) ilai rerata semua ilai data modus (mode) media ilai data (score) yag palig serig mucul ilai data (score) yag berada di tegah dari suatu ragkaia ilai data urut (dari ilai kecil ke besar atau sebalikya) Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

Measure of Cetral Tedecy 4 Cotoh Jumlah peumpag suatu agkuta kota (agkot) dalam rit adalah sbb. 00, 00, 00, 63, 6, 60,,, 6,, Diskusi rerata 47 AVERAGE(...) modus 00 MODE(...) media 60 MEDIAN(...) MSExcel Dari ketiga ukura statistis di atas, maakah yag palig baik medeskripsika pola jumlah peumpag agkot? Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

Measure of Cetral Tedecy 5 Diskusi Dari cotoh agkot tersebut, carilah cotoh data yag lai, misal: jeis mobil yag dipakai sebagai agkot pola peumpag dalam megguaka jasa agkot (waktu, jarak, dsb.) Diskusika rerata modus media Cari cotoh data yag lai yag berkaita dega bidag tekik sipil da ligkuga da diskusika ilai-ilai rerata, modus, media Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

6 Measure of Cetral Tedecy Simbol da rumus/persamaa Rerata Nilai rerata sampel i jumlah aggota sampel i besara statistis: haya berdasarka sampel (sebagia aggota populasi) µ Nilai rerata populasi jumlah aggota populasi i i parameter: berdasarka semua aggota populasi estimasi ilai rerata populasi Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

7 Measure of Cetral Tedecy Beberapa sifat ilai rerata C C C kostata C + + ( C ) Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

8 Measure of Cetral Tedecy Rerata berbobot (weighted mea) i w i i w i i dipakai pula utuk meghitug ilai rerata pada data yag dikelompokka (ke dalam klas yag memiliki selag atau iterval) misal pada tabel frekuesi variabel kotiu dalam hal ii, i adalah ilai media retag klas Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

9 Measure of Cetral Tedecy Nilai rerata Arithmetic mea Geometric mea Harmoic mea i i i i i AVERAGE( ) GEOMEAN( ) HARMEAN( ) Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

0 Measure of Cetral Tedecy Media Data yag dikelompokka Media Md L md F + c f md retag media adalah retag klas tempat media berada, yaitu klas ke / setelah klas diurutka meurut score L md : batas bawah retag media : jumlah data F : jumlah frekuesi seluruh retag klas sebelum retag media f md : frekuesi retag media c : lebar klas Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

Measure of Cetral Tedecy Modus Data yag dikelompokka Modus Mo L mo + a a + b c retag modus adalah retag klas yag memiliki frekuesi tertiggi (terbayak) L mo : batas bawah retag modus a : beda frekuesi atara retag modus dega retag sebelumya b : beda frekuesi atara retag modus dega retag sesudahya c : lebar klas retag modus Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

Measure of Variability Keragama Variability, scatter, spread meujukka apakah agka dalam distribusi salig berdekata atau berjauha Rage à beda atara ilai tertiggi da teredah dalam distribusi mugki biasa diguaka dalam permasalaha sehari-hari Stadard deviatio (simpaga baku) biasa dipakai dalam permasalaha tekis Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

Measure of Variability 3 Keapa pembagi meghasilka ilai yag lebih besar daripada dibagi dega ; ii utuk megompesasi kecederuga variabilitas sampel yag lebih kecil daripada variabilitas populasi dari sisi praktis, hal ii juga meujukka variabilitas dari sampel beraggota adalah tidak ada (tidak ada variabilitas dari score) Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

4 Measure of Variability Simbol da rumus Stadard deviatio (deviasi stadar, simpaga baku) i σ ( µ ) simpaga baku populasi STDEV.P( ) estimasi ilai simpaga baku populasi s i ( ) simpaga baku sampel STDEV.S( ) Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

5 Measure of Variability Simbol da rumus Variace (keragama) i σ ( µ ) variace populasi VAR.P(...) s i ( ) variace sampel VAR.S(...) estimasi ilai variace populasi Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

Measure of Variability 8-Oct-6 Ukura Lokasi da Dispersi 6 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) + + + s

7 Measure of Variability Simbol da rumus Stadard deviatio ad variace s ( ) ( ) STDEV.S(...) s ( ) ( ) VAR.S(...) Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

8 Some Measures of A Idividual i A Populatio z scores z s utuk meujukka posisi sebuah score dalam suatu populasi Percetile rak B + PR E ( 00) B jumlah score yag berilai di bawah E jumlah score yag berilai sama dega jumlah score seluruhya utuk populasi berukura besar Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

9 Some Measures of A Idividual i A Populatio Beberapa fugsi di dalam MS Excel RANK(...), RANK.EQ( ), RANK.AVR( ) posisi suatu ilai (agka) pada suatu uruta agka PERCENTILE(...), PERCENTILE.EC( ), PERCENTILE.INC( ) ilai percetile dalam suatu kisara agka PERCENTRANK(...), PERCENTRANK.EC( ), PERCENTRANK.INC( ) posisi suatu ilai (agka) dalam suatu uruta agka, dalam perse B ( 00) B jumlah score yag berilai lebih kecil daripada ( B + A) A jumlah score yag berilai lebih besar daripada perhatika perbedaaya dega PR Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6

0 Ukura Lokasi da Dispersi 8-Oct-6