DISTRIBUSI NORMAL MULTIVARIAT

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III ISI. x 2. 2πσ

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

TAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL. Erma Kusuma Wati 1), Sigit Sugiarto 2), Bustami 2)

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

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

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

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

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

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

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

FORMULA BINET DAN JUMLAH n SUKU PERTAMA PADA GENERALISASI BILANGAN FIBONACCI DENGAN METODE MATRIKS. Purnamayanti 1 Thresye 2 Na imah Hijriati 3

Proses inferensi pada model logit Agus Rusgiyono. Abstracts

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

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

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

Bab II Teori Pendukung

Galeri Soal. Dirangkum Oleh: Anang Wibowo, S.Pd

Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

STATISTIKA DASAR. Oleh

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

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

MENENTUKAN POLINOMIAL MINIMAL ATAS GF p YANG MEMBANGUN GF p. Nunung Andriani 1 dan Bambang Irawanto 2

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

Analisis Korelasi dan Regresi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Aproksimasi Interval Konfidensi Bootstrap

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

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

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

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

INFERENSI VEKTOR RATA RATA. Disusun untuk memenuhi salah satu tugas mata kuliah multivariat

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

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

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data sekunder yang

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.

Penerapan Teori Limit Pusat Multivariat pada Pengendalian Proses Pelayanan di Poliklinik Rawat Jalan Rumah Sakit Umum Kardinah Tegal

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

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

Penyelesaian Persamaan Differensial dengan Menggunakan Polinomial Lagrange Seri I (1 Dimensi) Syawaluddin H 1)

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

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

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

π ( ) menyatakan peluang bahwa

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

Pembayaran pertama yang dilakukan pada setiap akhir tahun selama n tahun

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH

BAB II KAJIAN LITERATUR

REPRESENTASI BILANGAN FIBONACCI DALAM BENTUK KOMBINATORIAL

REGRESI LINEAR SEDERHANA

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 LANDASAN TEORI

Tabel Distribusi Frekuensi

III. METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques

X a, TINJAUAN PUSTAKA

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

REGRESI LINIER SEDERHANA

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

2.2.3 Ukuran Dispersi

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

Transkripsi:

DISTRIBUSI NORMAL MULTIVARIAT 4.6 Meaksr Asums-asums Keormala Paa embahasa tekk-tekk statstk multvarat, aka bayak asumska bahwa seta vektor observas X berstrbus ormal multvarat. Dketahu ula aa saat ukura samel besar a tekk yag guaka haya bergatug aa sfat X atau arak yag melbatka X alam betuk ( X µ )' S ( X µ ) maka asums keormala masg-masg observas mea tak terlalu etg. Mesku emka, utuk beberaa tgkata kualtas kesmula berasarka metoe tersebut tergatug aa seberaa mr oulas yag kta telt meyerua oulas ormal. Sehgga erluka metoe utuk megetfkas betuk oulas awal yag haraka berstrbus ormal multvarat. Peyelka kta terhaa keormala haya aka lakuka alam satu a ua mes ar observas, karea kta aka kesulta megkostruksya utuk lebh ar ua mes observas. A. Megevaluas Keormala ar Dstrbus Maral Uvarat Secara gars besar, kta aat megevaluas keormala ar strbus maral uvarat atara la ega cara:. Megguaka Peekata Keormala utuk Dstrbus Samlg Proors Kta aat memlot ata alam betuk agram ttk utuk ukura samel yag kecl a hstogram utuk ukura samel > 5, hal aat membatu memerlhatka stuas strbus uvarat. Jka hstogram utuk varabel X tamak smetrs maka kta aat megecek keormalaya lebh auh ega meghtug umlah observas-observas aa terval tertetu. Paa strbus ormal berlaku ( µ σ µ + σ ) ( µ σ, µ + σ ), memlk eluag 0,683 a memlk eluag 0,954. sehgga ega ukura samle yag besar, kta haraka roors terobservas yag beraa alam terval ( x S x + S ), sektar 0,683 a roors terobservas yag beraa alam terval ( x S, x + S ) sektar 0,954. Dega megguaka eekata keormala utuk strbus samlg roors, eroleh ( 0,683)( 0,37), 396 ˆ 0,683 > 3 ()

( 0,954)( 0,046), 68 ˆ 0,954 > 3 Sehgga samle kta memeuh ersamaa (), maka hal megkaska bahwa karakterstk ke- berasal ar strbus ormal. Jka roors terobservas terlalu kecl, maka uug strbus lebh tebal ar strbus ormal.. Megguaka Q-Q Plot Jka Q-Q lot yag meruaka lot ar kuatl samel yag urutka (x ) lawa kuatl terstaarsas yag berkoresoes egaya (q ) memlk ttk-ttk yag terletak meekat gars lurus, maka kataka bahwa observas tersebut berstrbus ormal. Q-Q lot tak aka memberka formas yag bergua ka ukura samel terlalu kecl, sehgga haraka samel berukura 0. Msalka x, x,..., x meruaka observas aa sembarag karakterstk tuggal X, maka lagkah-lagkah membuat Q-Q lot aalah sebaga berkut: a. megurutka observas asal utuk memeroleh x (), x (),...,x () maa x () x ()... x (), kemua meetuka la eekata eluag yag berkoresoes egaya, yatu ( ) ( ) ( ),,..., b. meghtug quartl ormal staar q (), q (),...,q () ega P ( Z q ) ( ) q ( ) z e z P( ) π c. memlot asaga observas (q (), x () ), (q (), x () ),..., (q (), x () ) a melhat keleara haslya. Keleara hasl Q-Q lot tag haya lhat berasarka egamata kasar, rasa erlu kuatka oleh bukt formal. Utuk meetuka keleara ar Q-Q lot, kta aat meghtug koefse korelas ttk-ttk alam lot tersebut, yatu: r Q ( x x)( q q) ( x x) ( q q) ( ) ( ) ( ) ( ) Secara formal kta aka meolak hotess keormala ega taraf sgfka sebesar α ka r Q memlk la bawah la atoka yag tercatum alam tabel berkut: () (3)

Tabel Ukura samel Taraf sgfka α () 0,0 0,05 0,0 5 0,899 0,8788 0,903 0 0,880 0,998 0,935 5 0,96 0,9389 0,9503 0 0,969 0,9508 0,9604 5 0,940 0,959 0,9665 30 0,9479 0,965 0,975 35 0,9538 0,968 0,9740 40 0,9599 0,976 0,977 45 0,963 0,9749 0,979 50 0,967 0,9768 0,9809 55 0,9695 0,9787 0,98 60 0,970 0,980 0,9836 75 0,977 0,9838 0,9866 00 0,98 0,9873 0,9895 50 0,9879 0,993 0,998 00 0,9905 0,993 0,994 300 0,9935 0,9953 0,9960 Sela ega meghtug r Q, beberaa eragkat software megevaluas statstk asal megguaka Sharo-Wlk, yatu betuk korelas yag berkoresoes ega meggat q () ega la fugs eksektas statstka ormal asar yag terurut a kovarasya. Kta teta lebh memlh megguaka r Q, sebab r Q berkoresoes secara lagsug ega ttk aa lot la ormal. Namu emka, utuk ukura samel yag besar keua statstk tersebut hamr sama sehgga keuaya aat guaka utuk memutuska kekuragcocoka alam keormala. Kombas lear utuk lebh ar satu karakterstk aat selk. Bayak statstkawa meyaraka utuk memlot e ˆ x ' maa Seˆ ˆ λeˆ Da ˆλ ' aalah la ege terbesar ar S. Ds [ x, x,..., x] x aalah observas ke- alam varabel X, X,..., X. Kombas lear e ˆ ' x yag berkoresoes ega la ege terkecl uga serg megutugka alam eyelka. B. Megevaluas Keormala ar Dstrbus Maral Bvarat Secara gars besar, kta aat megevaluas keormala ar strbus maral uvarat atara la ega cara:

. Meghtug Ttk - ttk alam Kotur a Membagkaya ega Teor Peluag. Kta telah megetahu bahwa agram ecar utuk asaga karakterstk aka ormal a kotur keaataya berbetuk els ka observas berasal ar strbus ormal multvarat. Sehgga kta harus meuukka ola yag secara keseluruha meyeruaya. Berasarka teor, hmua hasl bvarat x seemka sehgga ' ( x µ ) ( x µ ) χ (0,5) memlk eluag 0,5. Sehgga secara kasar, haraka resetase yag sama, yatu 50% ar observas terletak aa els. Semua x seemka sehgga ( x x) S ( x x) χ (0,5) µ ega la estmasya x a observas x yag terletak alam els. ' ega la estmasya maa kta meggat S meyataka Jka observas observas berstrbus ormal, kta haraka setegah ar observas observas tersebut terletak aa kotur. Perbeaa roors yag auh megkaska bahwa asums keormala tolak.. Meghtug Ch-kuarat Plot Proseur tak terbatas haya utuk kasus bvarat, ta uga utuk varabel ega. terlebh ahulu aka efska megea arak kuarat yag erumum, yatu: ' ( x x) S ( x x) ega,,..., (4) ega x, x,..., x aalah observas samel. Saat oulas awal (uk) berbetuk ormal multvarat a samel berukura besar sehgga a - lebh ar 5 atau 30, maka seta arak kuarat,,..., meruaka varabel acak berstrbus ch-kuarat. Walauu arak-arak tak salg bebas atau tak berstrbus ch-kuarat secara teat, amu kta erlu memlotya ega ch-kuarat lot.lagkah-lagkah membuat ch-kuarat lot: a. Megurutka arak kuarat yag telah efska aa ersamaa (4) ar yag terkecl sama yag terbesar, yatu....

b. Gambarka asaga ( ), χ, maa χ aalah 00( ) ersetl ar strbus ch-kuarat ega eraat kebebasa. Plot yag haslka haraka meyerua betuk gars lurus. Jka berbetuk kurva yag sstemats, maka hal megkaska keormala. Jka haya satu atau ua ttk yag beraa auh ar gars lurus, maka meruaka observas ecla a erlu telt lebh auh. Kta telah meskuska beberaa tekk seerhaa utuk megu asums keormala. Secara rc, kta memlh megguaka erhtuga arak kuarat,,,..., a membagka haslya ega ersetl-ersetl χ. Ja, sebaga cotoh keormala -varat kaska ka: a. Secara kasar, setegah ar kurag ar atau sama ega ( 0,50) χ. b. Plot ar arak kuarat yag terurut... lawa χ, χ,..., χ secara beruruta meekat gars lurus. Smaga keormala serg tera aa satu atau lebh observas ecla. Observas-observas serg aat etfkaska ega satu atau lebh ar lotlot berkut: a. Hstogram atau agram aha-au yag meamlka observas-observas (x,,,..., ) atau observas-observas yag staarsas z ( x s x),,,..., utuk ta varabel (,,...,). b. Dagram ecar yag kostruks oleh observas-observas bvarat ta asag ar varabel-varabel. ' c. Ch-kuarat lot ar arak kuarat ( x x) S ( x x) ega,,...,. Jka teretfkas ecla, maka subek harus selk lebh auh. Berasarka kealama ar ecla a keobektftasa alam eyelka, ecla aat hlagka atau bobot secara teat aa aalss selautya. Catata bahwa semua egukura yag memuat ketaksesuaa etg utuk tau kembal. Saat samel berukura kecl, hayalah tgkah laku ata yag sagat

meymag yag etfkaska tak sesua. D ss la, samel yag sagat besar selalu meghaslka ketakcocoka secara statstk. Namu, awal ar strbus yag tetaka mugk sagat arag a secara tekk tak etg utuk kesmula. Berkut aalah cotoh soal utuk masalah megevaluas keormala ar strbus maral uvarat a bvarat:. Masalah megevaluas keormala ar strbus maral uvarat Baga egawasa kualtas suatu abrk ove mcrowave aka memotor besarya ems raas ar ove tersebut saat tuya tutu. Dambl samel ove secara acak berukura 4, a amat ems raasya saat tu tutu. Utuk meetuka eluag ar raas yag melamau level toleras, erluka strbus eluag ar ems raas. Daatkah kta memaag bahwa observas berstrbus ormal? Data hasl observas ems raas aalah sebaga berkut: Jawab: No. No. No. ove Raas ove Raas ove Raas 0,5 5 0,0 9 0,08 0,09 6 0,0 30 0,8 3 0,8 7 0,0 3 0,0 4 0,0 8 0,0 3 0,0 5 0,05 9 0,0 33 0, 6 0, 0 0,40 34 0,30 7 0,08 0,0 35 0,0 8 0,05 0,05 36 0,0 9 0,08 3 0,03 37 0,0 0 0,0 4 0,05 38 0,30 0,07 5 0,5 39 0,30 0,0 6 0,0 40 0,40 3 0,0 7 0,5 4 0,30 4 0,0 8 0,09 4 0,05 Pertama kta aka meguya ega melhat Q-Q lot: Setelah kta megurutka hasl observas (x () ), meetuka la eluag eekata yag berkoresoes egaya ( ) berasarka tabel strbus ormal baku, maka eroleh: Observas terurut (x () ) Peluag eekata ( ) Quartl ormal staar (q () ), a meetuka quartl ormal staarya Observas terurut (x () ) Peluag eekata ( ) Quartl ormal staar (q () ) 0,0 0,09 -.6 0,0 0,59 0.03

0,0 0,0357 -.80 0,0 0,5357 0.09 0,0 0,0595 -.57 0,0 0,5595 0.5 0,0 0,0833 -.38 0,0 0,5833 0. 0,0 0,07 -.4 0,0 0,607 0.7 0,03 0,30 -. 0, 0,630 0.33 0,05 0,548 -.0 0, 0,6548 0.40 0,05 0,786-0.9 0,5 0,6786 0.46 0,05 0,04-0.83 0,5 0,704 0.53 0,05 0,6-0.75 0,5 0,76 0.60 0,05 0,500-0.67 0,8 0,7500 0.67 0,07 0,738-0.60 0,8 0,7738 0.75 0,08 0,976-0.53 0,0 0,7976 0.83 0,08 0,34-0.46 0,0 0,84 0.9 0,08 0,345-0.40 0,0 0,845.0 0,09 0,3690-0.33 0,30 0,8690. 0,09 0,393-0.7 0,30 0,899.4 0,0 0,467-0. 0,30 0,97.38 0,0 0,4405-0.5 0,30 0,9405.57 0,0 0,4643-0.09 0,40 0,9643.80 0,0 0,488-0.03 0,40 0,988.6 Karea aa beberaa observas yag memlk hasl yag sama, maka Q-Q lot yag meggambarka asaga (q (), x () ), (q (), x () ),..., (q (), x () ) aka buat ega memlot utuk ta la x () yag berbea a quartl ormal staar yag berkoresoes egaya eroleh ega merata-rataka la-la q () yag eroleh berasarka observas asal, sehgga asaga (q (), x () ) yag aka lot aalah sebaga berkut: x () q () x () q () 0.0 -.0300 0. 0.3300 0.0 -.3967 0. 0.4000 0.03 -.00 0.5 0.5300 0.05-0.8380 0.8 0.700 0.07-0.6000 0.0 0.933 0.08-0.4633 0.30.375 0.09-0.3000 0.40.0300 0.0 0.700 Da Q-Q lotya aat eroleh ega megguaka batua rogram excel:

q() Berasa rka egam ata secara kasar terhaa Q- Qlot atas, tamak bahwa haslya kurag lear, sehgga observas erkraka buka berstrbus ormal. Utuk lebh meyakkaya, kta aka meghtug koefse korelas utuk Q-Q lot (ata yag guaka aalah ata asl, yatu yag sebayak 4 ata), ar 4 ata aa soal maka eroleh: 4 ( x( ) x)( q( ) q ) 4 ( x( ) x) 0,4 ( q( ) q ) 40, 738.5000.0000.5000.0000 0.5000 0.0000 (x,q) -0.50000.00 0.0 0.0 0.30 0.40 0.50 -.0000 -.5000 -.0000 -.5000 x() 3,807 Dega q 0 Sehgga ega megguaka ersamaa (3) eroleh: r Q 4 4 ( x x)( q q) 4 ( x x) ( q q) ( ) ( ) ( ) ( ) 0,4 3,807 40,738 3,807 4,0975 0,978 U keormala ega taraf sgfkas 5% a 4 tak tercatum alam tabel, amu ega memafaatka la aa tabel ega taraf sgfkas 5% ega 40 a 45 kta aat memeroleh la yag kta butuhka ega tekk terolas yatu sebesar 0,9735.

Karea r Q 0,978 < 0,9735 maka kta meolak hotess bahwa observas berstrbus ormal, atau ega kata la bahwa observas tak berstrbus ormal.. Masalah megevaluas keormala ar strbus maral bvarat Berkut aalah asaga ata observas yag eroleh ar 0 erusahaa besar Amerka: Perusahaa X euala (lm utaa ollar) X laba (lm utaa ollar) Geeral Motor 6.974 4.4 For 96.933 3.835 Exxo 86.656 3.50 IBM 63.438 3.758 Geeral Electrc 55.64 3.939 Mobl 50.976.809 Phl Morrs 39.069.946 Chrysler 36.56 359.000 u Pot 35.09.480 Texaco 3.46.43 Aakah asaga ata atara x a x berstrbus maral bvarat? Jawab: Pertama kta aka megu ega meghtug ttk-ttk alam kotur a membagkaya ega teor eluag. Kta kataka bahwa suatu ttk x terletak alam kotur bla memeuh ' ( ) ( ) x x S x x χ (0,5), ega ( 0,50) Berasarka soal kta aat eroleh: χ,39 x 6309, s s 0005093,66 5575599,63 x a S x 97,3 s s 5575599,63 43000,0 S 0,843839 0 0,39348 0 0,39348 0 8 7 7 5 0,885877 0 Sehgga kta harus megecek seluruh observas (0 asag ata) ega rumus: ' 5 ( x x) S ( x x) [ x 6309, x 97,3] 0 0,00084 0,00393 0,00393 0,886 x 6309, x 97,3 Kta haya aka meamlka erhtuga utuk asaga ata yag ertama, seagka utuk 9 asag ata yag la keraka ega cara yag serua a haslya aka tamlka alam tabel. Pasaga ata ertama, x 6,974 a x 4,4 sehgga

' ( x x) S ( x x) [ 6974 6309, 44 97,3] [ 64664,90 96,70] 4,337746 0,00084 0,00393 0,00084 0,00393 0 0,00393 0,886 0,00393 5 64664,90 0 0,886 96,70 5 6974 6309, 44 97,3 Karea 4,337746,39 maka smulka bahwa observas ertama beraa luar kotur (els). Berkut meruaka tabel hasl erhtuga utuk 0 observas: ' Observas ( x x) S ( x x) Poss/letak 4.337746 luar.97385 alam 3 0.593763 alam 4 0.89563 alam 5.87936 luar 6.073 alam 7.086 alam 8 5.33356 luar 9 0.8079 alam 0 0.97437 alam Berasarka hasl erhtuga atas, maka ketahu asaga ata yag terletak alam kotur memlk roors 0,7 atau 70%. Karea roors cuku berbea ega la haraa roors saat berstrbus ormal yatu 0,5 atau 50%, maka observas tak berstrbus ormal. Selautya kta aka meguya ega melhat ata observas berasaga alam ch-kuarat lot: Dega megurutka arak kuarat ar 0 ata observas berasaga a meetuka χ 0 yag berkoresoes egaya, maka eroleh: Observas () Jarak kuarat tertetu ( ) χ 0 0.593763 0.03 0.8079 0.330 3 0.89563 0.575 4 0.97437 0.860 5.073.00 6.086.600 7.97385.00 8.87936.770 9 4.337746 3.790

0 5.33356 5.990 Da eroleh lot utuk observas berasaga atas aalah: 7.000 6.000 ch-kuarat 5.000 4.000 3.000.000.000 0.000 0.00000 0.00000.00000 0 0 3.00000 4.00000 0 0 arak kuarat 5.00000 6.00000 0 0 Seres Berasarka lot ch-kuarat tersebut, terlhat bahwa lot yag haslka tak meekat gars lurus sehgga megkaska ketakormala observas. Dar keua u yag telah lakuka aat smulka bahwa observas tak berstrbus maral ormal bvarat.