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

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

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

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

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

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

Distribusi Sampel & Statistitik Terurut

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

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

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

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

STATISTIK DAN STATISTIKA STATISTIK, PENGERTIAN DAN EKSPLORASI DATA ILUSTRASI

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

STATISTIK PERTEMUAN VIII

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

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

ESTIMASI TITIK DAN INTERVAL KEPERCAYAAN

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

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

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

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

Pengantar Statistika Matematika II

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

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

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

INTERVAL KEPERCAYAAN

Pendugaan Parameter 1

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

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

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

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

Distribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir

Statistika Inferensial

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

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

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

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

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

BAB 2 LANDASAN TEORI

Metode Statistika Pertemuan IX-X

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

BAB 7 HIPOTESA 7.1 Pendahuluan

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

SEBARAN t dan SEBARAN F

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi

Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

STATISTIKA SMA (Bag.1)

BAB III METODE PENELITIAN

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

UKURAN PEMUSATAN DATA

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

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

MODUL PRAKTIKUM Statistik Inferens (MIK 411)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga

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

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

Inferensia dan Perbandingan Vektor Nilai Tengah

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

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

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

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

Teori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

SIFAT-SIFAT SEMIGRUP SIMETRIS INTERVAL

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

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN


PROSES INFERENSI PADA MODEL LOGIT. Oleh: Agus Rusgiyono Program Studi Statistika FMIPA UNDIP. 1 n

BAB 5 UKURAN DISPERSI

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

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

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

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

IV. METODE PENELITIAN

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

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata

Metode Statistika Pertemuan XI-XII

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Bab6 PENAKSIRAN PARAMETER

10/14/2010 UJI HIPOTESIS PENGERTIAN GALAT (ERROR) salah)

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

Transkripsi:

ENAKIRAN eaksira Titik eaksira elag elag Kepercayaa utuk µ elag Kepercayaa utuk MA 08 tatistika Dasar Dose : Udjiaa. asaribu Utriwei Mukhaiyar 6 April 009 METODE ENAKIRAN. eaksira Titik Nilai tuggal dari suatu parameter melalui pedekata metode tertetu.. eaksira elag Nilai sesugguhya dari suatu parameter yag berada di selag tertetu. 008 by U & UM 008 by UM CONTOH. eorag mahasiswa calo sarjaa Matematika memiliki target I ketika lulus adalah 35. 35. eorag mahasiswa laiya memiliki target I ketika lulus adalah miimal 3. Kasus : taksira titik I 35 Kasus : taksira a selag I [34] ILUTRAI opulasi ampel arameter opulasi µ titik?? selag???? arameter ampel meaksir arameter sampel meaksir parameter populasi 008 by UM 008 by UM 3 4

ENAKIRAN TITIK tatistik yag diguaka utuk medapatka taksira titik disebut peaksir atau ugsi keputusa. µ s Apakah da s merupaka peaksir yag baik da palig eisie bagi µ da? 008 by UM 5 ENAKIR TAKBIA DAN ALING EFIIEN Deiisi tatistik Θˆ dikataka peaksir takbias parameter θ bila µ Θˆ ˆ E[ θ Θ ] Dari semua peaksir takbias θ yag mugki dibuat peaksir yag memberika ariasi terkecil disebut peaksir θ yag palig eisie 008 by UM Θ ˆ ˆ Θ 6 ENAKIR TAK BIA UNTUK µ DAN Misalka peubah acak ~ N(µ ) i i peaksir tak bias utuk µ. s peaksir takbias utuk i. ( ) i Bukti : dega meujukka bahwa 008 by UM E[ ] µ E[ s ] 7 ENAKIRAN ELANG Taksira selag suatu parameter populasi θ: ˆ θ θ θˆ θ θˆ da ˆ : ilai dari peubah acak ˆΘ da ˆΘ ˆ θ da dicari sehigga memeuhi : θˆ Θˆ θ Θˆ θ dega 0. ( ) tara/koeisie kepercayaa elag kepercayaa : perhituga selag berdasarka sampel acak. 008 by UM ˆ θ θ θˆ 8

KURVA NORMAL BAKU (Z~N(0)) KEMA ENAKIRAN MENGHITUNG TABEL z OULAI µ OULAI OULAI BERAANGAN OULAI OULAI Tabel D OULAI BERAANGAN D (-z-/ Z z-/) / OULAI / - Tabel F µ0 -z-/ z-/ (-/) diketahui tidak diketahui Tabel z Tabel t 008 by UM diketahui tidak diketahui tidak diketahui Tabel z Tabel t Tabel t 5% maka z-/ z0975 96 Æ (Z z0975) 005 0975 da -z-/ -z095-96. 9 KURVA T-TUDENT (T~TV) 008 by UM ELANG KEERCAYAAN (-) UNTUK µ MENGHITUNG TABEL t (-t/ T t/) / 0 Kasus populasi diketahui z Z z / TL : - -tt/ µ0 µ Z ~ N (0) / z µ z t/ K (-) utuk µ jika diketahui : 5% da 0 maka t/- t0059 6 Æ (T t005) 005 da -t/- -t0059-6 008 by UM 008 by UM z µ z 3

ELANG KEERCAYAAN (-) UNTUK µ CONTOH Kasus populasi tidak diketahui t T t µ ~ / t t µ t urey tetag besarya biaya pegeluara yag dilakuka pada buah rumah sakit di Amerika diketahui berdistribusi ormal dega simpaga baku $ 000 da rata-rata pegeluara adalah sebesar $ 50. Dega megguaka tara keberartia % carilah selag kepercayaaya y! 008 by UM K (-) utuk µ jika tidak diketahui : t µ t 3 008 by UM 4 CONTOH ANALII CONTOH urey tetag besarya biaya pegeluara yag dilakuka pada buah rumah sakit di Amerika diketahui berdistribusi ormal. Ratarata pegeluara adalah sebesar $ 50 dega simpaga bakuya $ 000. Dega megguaka tara keberartia % carilah selag kepercayaaya y! Cotoh Cotoh Diketahui : 50 000 50 000 Ditaya : K 98% utuk µ ( 00) K 98% utuk µ ( 00) Jeis kasus : kasus meaksir µ dega diketahui kasus meaksir µ dega tidak diketahui Jawab : z -/ z 099 33 t /- t 0049 36 Dapatkah Ada membedaka cotoh dega cotoh? z µ z t µ t 008 by UM 5 008 by UM 6 4

OLUI CONTOH DAN. K 98% utuk µ jika diketahui : 000 000 50 33 µ 50 33 ELANG KEERCAYAAN (-) UNTUK µ - µ KAU OULAI ~ N(µ ) ~ N(µ ) 570 488 µ 5895 µ µ. K 98% utuk µ jika tidak diketahui : 000 000 50 36 µ 50 36 57 054 µ 588946 008 by UM 7. K (-) utuk (µ - µ ) jika da diketahui ( ) Z ( ) Z / µ µ / 008 by UM 8 ELANG KEERCAYAAN (-) UNTUK µ - µ KAU OULAI ELANG KEERCAYAAN (-) UNTUK µ - µ KAU OULAI. K (-) utuk (µ )jika - µ tidak diketahui da 008 by UM ( ) t ( ) t ν / µ µ ν / dimaa ν ( / ) ( / ) 9 3. K (-) utuk (µ - µ ) jika tidak diketahui da 008 by UM ( ) t µ µ ( ) t ν / p ν / p dimaa atau p ( ) ( ) da - p JK JK 0 5

ENGAMATAN BERAANGAN Ciri-ciri: etiap satua percobaa mempuyai sepasag pegamata Data berasal dari satu populasi yag sama Cotoh Berat bada sebelum da sesudah diet eetua perbedaa kaduga besi (dalam ppm) beberapa sampel zat hasil aalisis -ray da Kimia 008 by UM ELANG KEERCAYAAN (-) UNTUK µ D K utuk selisih pegamata berpasaga dega rataa d da simpaga baku d : d t µ d t d D dimaa µ d µ µ dega bayakya y pasaga. d merupaka rata-rata dari selisih kelompok data. 008 by UM d KURVA KHI KUADRAT (~ ) MENGHITUNG TABEL KURVA FIHER (F~ F ) MENGHITUNG TABEL F / - / / F - / 0 0 5% da 0 maka 008 by UM 0059 09759 903 7 3 5% 0 da 9 maka 008 by UM 097589 4 04 00598 436 da 4 6

7 ELANG KEERCAYAAN (-) UNTUK Kasus populasi ) ( ) ( ~ ) ( / / ( ) ( ) ( ) ( ) K ( - ) 00% utuk : 5 008 by UM ELANG KEERCAYAAN (-) UNTUK / Kasus populasi ~ F F K ( - ) 00% utuk / : 6 008 by UM REFERENI Deore J.L. ad eck R. tatistics The Exploratio ad Aalysis o Data UA: Duxbury ress 997. y y asaribu U.. 007 Catata Kuliah Biostatistika. Wild C.J. ad eber G.A.F. Chace Ecouters A irst Course i Data Aalysis ad Ierece UA: Joh Wiley&osIc. 000. Walpole Roald E. Da Myers Raymod H. Ilmu eluag da tatistika utuk Isiyur da Ilmuwa Edisi 4 Badug: da tatistika utuk Isiyur da Ilmuwa Edisi 4 Badug: eerbit ITB 995. Walpole Roald E. et.al. robability & tatistics or Egierrs & cietists Eight editio New Jersey : earso retice Hall 007. 7 008 by UM