Estimasi dan Confidence Interval

dokumen-dokumen yang mirip
Estimasi dan Confidence Interval

Interval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May 20, TJ (SU) Interval Estimation May / 24

Interval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May 13, TJ (SU) Interval Estimation May / 17

Interval Estimation. Tjipto Juwono, Ph.D. May TJ (SU) Interval Estimation May / 19

Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan)

Uji Hipotesa Dua Sampel

Uji Hipotesa Satu Sampel

Uji Hipotesa Satu Sampel

Statistik Non Parametrik

Metode Sampling dan Teorema Central Limit

Pembahasan Soal. Tjipto Juwono, Ph.D. May 14, TJ (SU) Pembahasan Soal May / 43

pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya Hipotesis statistik adalah suatu pernyataan yang menyatakan harga sebuah/beberapa parameter

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

Magister Pengelolaan Air dan Air Limbah Universitas Gadjah Mada. 18-Aug-17. 1http://istiarto.staff.ugm.ac.id. Statistika Teknik.

INFERENSI STATISTIS: RENTANG KEYAKINAN

Analisa Regresi Dua Variabel: Konsep Dasar ReviewApril Statistik: 2016 Uji 1 Hipotesa / 52

Analisa Regresi Dua Variabel: Estimasi

PENGUJIAN HIPOTESIS. Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyualamsyah.wordpress.com. D3 - Manajemen Informatika - Universitas Trunojoyo Madura

ESTIMASI. Widya Setiafindari

PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1

ESTIMASI. Podojoyo, SKM, M.Kes. Podojoyo 1

Contoh Solusi PR 4 Statistika & Probabilitas. 1. Nilai probabilitas pada masing-masing soal mengacu pada tabel Standard Normal Distribution.

Statistika. Rentang Keyakinan. Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Prodi S2 Teknik Sipil.

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

UJI HIPOTESA PERBEDAAN. t-test

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

TEORI PENDUGAAN. diketahui berdasarkan informasi sampel.

Analisa Regresi Berganda

Pengujian Hipotesa Dua Sampel

Pengantar Statistika Bab 1

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STATISTIK PERTEMUAN VII

Sampling, Estimasi dan Uji Hipotesis

Statistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation

Tidur Malam? (Lanjutan)

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata

BAB IV ANALISIS DATA. hipotesis-hipotesis penelitian yang telah dirumuskan dalam BAB I yaitu efektif

STATISTIK PERTEMUAN X

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

Bagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Econometric Modeling: Model Specification

Penduga : x p s r b. Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER

MULTIKOLINEARITAS. Tjipto Juwono, Ph.D. June 24, TJ (SU) Multicol. June / 22

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

Apa itu suatu Hypothesis?

ESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS

PENS. Probability and Random Process. Topik 8. Estimasi Parameter. Prima Kristalina Juni 2015

Pertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 08/11/2013. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression

BAB 7: UJI HIPOTESIS (1)

Paham Perkecualian untuk Orang Amerika

Heteroskedastisitas. Tjipto Juwono, Ph.D. September 8, TJ (SU) Hetero. Sep / 19

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

TEORI PENDUGAAN STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif

The Central Limit Theorem

Statistika Psikologi 2

PENAKSIRAN NILAI PARAMETER POPULASI

DISTRIBUSI SAMPLING besar

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING

MULTIKOLINEARITAS (Lanjutan)

Pengertian Ekonometrika Dan Review Koefisien Korelasi April dan 2016Analisa 1 / Regre 42

Materi Kuliah: Statistik Inferensial

ANALYSIS OF VARIANCE

STATISTIKA DESKRIPTIF

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

Distribusi dari Sampling

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

Dasar-dasar Analisa Regresi

BAB IV ANALISIS DATA. penelitian dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh Bimbingan

Praktikum Pengujian Hipotesis

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis

Pengantar Analisa Data (2)

Contoh Solusi PR 5 Statistika & Probabilitas

6.1 Distribusi Chi Kuadrat Gambar distribusi Chi kuadrat. α Jika x berdistribusi χ 2 (v) dengan v = derajat kebebasan = n 1 maka P (c 1.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. teori yang menjadi dasar dan data yang diperoleh dari Badan

Distribusi Peluang. Kuliah 6

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

Dasar-dasar Analisa Regresi

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA. 1.1 Latar Belakang

BAB IV PENGUMPULAN DATA

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

BAB 3 MODEL ESTIMASI REGRESI NONPARAMETRIK

LAMPIRAN 1 PERHITUNGAN BESAR SAMPEL

Pengantar Analisa Data

Distribusi Teoritis Probabilitas

BAB I PENDAHULUAN. 1. Menghitung mean, median, kuartil 1 dan 3 standard error of mean.

Sampling. Tjipto Juwono, Ph.D. March, TJ (SU) Sampling March / 20

UJI T SATU SAMPEL. 2. Bentuk uji hipotesis satu sisi (one sided atau one tailed test) untuk sisi atas (upper tailed) dengan hipotesis:

PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF

LAMPIRAN 1 Penelitian Pendahuluan

15Ilmu. Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal)

MODUL 1 SAMPLE t-test

STMIK KAPUTAMA - BINJAI

Pengertian Pengujian Hipotesis

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. responden disetiap rangkap kuesioner yang terdiri dari :

Transkripsi:

Estimasi dan Confidence Interval Tjipto Juwono, Ph.D. June 2017 TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 1 / 31

Point Estimate Point Estimate: Adalah suatu nilai tunggal (point) yang diperoleh dari sample yang digunakan untuk melakukan estimasi nilai yang bersesuaian dari populasi. X µ s σ (1) s 2 σ 2 TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 2 / 31

Confidence Interval Estimate Confidence Interval Estimate: Adalah suatu rentang nilai (interval) yang diperoleh dari sample sehingga parameter populasi berada pada rentang nilai itu dengan probabilitas tertentu. Probabilitas bahwa parameter populasi berada pada rentang tersebut disebut level of confidence. C.I. = point estimate ± margin of error TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 3 / 31

Confidence Interval Estimate Lebar rentang confidence interval ditentukan oleh: 1 Ukuran sample, n. 2 Variasi dalam populasi yang diukur dengan σ dan diestimasi di dalam sample dengan s. 3 level of confidence yang diminta. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 4 / 31

Confidence Interval for Population Mean - σ diketahui Confidence Interval untuk Population Mean jika σ diketahui X ±z σ n (2) Dengan: X : mean dari sample z : nilai-z untuk confidence-level yang dipilih σ : standard deviasi populasi n : jumlah observasi di dalam sample TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 5 / 31

Confidence Interval for Population Mean - σ diketahui Confidence Interval untuk Population Mean jika σ diketahui X ±z σ n (3) Lebar Confidence Interval: ditentukan oleh confidence level dan besarnya standard error dari mean Standard error dari mean: Ditentukan oleh dua parameter a Standard Deviation, σ b Jumlah observasi di dalam sample, n TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 6 / 31

Bagaimana Cara Menentukan z jika diberikan Confidence Level tertentu? 1 Misalkan diberikan CL=95%. Maka besar probabilitas yang akan kita cari di tabel adalah: 0.95 2 = 0.4750 (4) 2 Carilah harga z di tabel, yang bersesuaian dengan nilai 0.4750 TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 7 / 31

Confidence Level Diperoleh: z = 1.96 TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 8 / 31

Confidence Level TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 9 / 31

Apa Arti Estimasi Confidence Interval? Misalkan kita mempunyai Confidence Level 95%. Dan kemudian kita menghitung Confidence Interval berdasarkan data-data yang diperoleh. Apa makna dari Confidence Interval itu? 1 Misalkan dari populasi yang disediakan, kita mengambil 100 sample 2 Dari 100 sample itu kita memperoleh 100 Confidence Interval 3 Maka dari 100 Confidence Interval tersebut dapat diharapkan bahwa 95 di antaranya akan memuat parameter populasi yang sesuai. 4 Selain itu, 95% dari 100 sample mean yang kita peroleh akan berada pada rentang 1.96 dari parameter populasi yang kita hipotesakan. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 10 / 31

Contoh Contoh Suatu survey ingin mengetahui mean income dari manager tingkat menengah pada suatu industri tertentu. Sample random dari 256 manager menunjukkan sample mean sebesar X = $45420. Standard deviasi dari populasinya adalah σ = $2050. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 11 / 31

Contoh Contoh Suatu survey ingin mengetahui mean income dari manager tingkat menengah pada suatu industri tertentu. Sample random dari 256 manager menunjukkan sample mean sebesar X = $45420. Standard deviasi dari populasinya adalah σ = $2050. 1 Berapa mean dari populasi? (µ) 2 Dapatkan rentang nilai yang masuk akal dari mean dari populasi! 3 Apa makna dari hasil tersebut? TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 12 / 31

Contoh 1 Berapa mean dari populasi? (µ) Dalam kasus ini, kita tidak tahu berapa nilai dari µ. Yang kita miliki adalah sample dari mean X=$45420. Sample dari mean ini adalah point estimate dari mean dari populasi. X µ (5) TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 13 / 31

Contoh 2 Dapatkan rentang nilai yang masuk akal dari mean dari populasi! Dengan 95% level of confidence: X ±z σ n = $45420±1.96 $2050 256 = $45420±$251 (6) Diperoleh rentang antara $45169 s/d $45671. Sedangkan ±$251 disebut sebagai margin of error. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 14 / 31

Contoh 3 Apa makna dari hasil tersebut? Jika kita mengambil banyak sample (misalkan 100 sample) dari populasi, dengan masing-masing sample berukuran n = 256, dan kita menghitung mean dan confidence interval untuk masing-masing sample, maka kita dapat mengharapkan bahwa 95% dari semua confidence interval itu akan memuat mean dari populasi di dalamnya. Dapat juga kita mengatakan bahwa 5% dari semua confidence interval itu tidak memuat µ di dalamnya. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 15 / 31

Contoh TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 16 / 31

σ Tidak Diketahui Standard Deviasi Populasi (σ) Tidak Diketahui Di dalam kebanyakan situasi, σ tidak diketahui. Berikut ini beberapa contoh di mana kemungkinan besar σ tidak diketahui. 1 Seorang mahasiswa ingin mengetahui mean dari jumlah jam yang dipakai mahasiswa untuk bekerja (dibayar) di luar kampus. Ia mewawancarai sample yang terdiri dari 30 mahasiswa. 2 Dilakukan survey terhadap 40 mahasiswa, dan diwawancarai berapa mean dari jarak tempat tinggal ke kampus. 3 Duapuluh mahasiswa yang hampir lulus ditanya berapa student loan yang harus dibayar. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 17 / 31

σ Tidak Diketahui σ tidak diketahui Jika σ tidak diketahui maka kita harus menggunakan t-distribution. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 18 / 31

Karakteristik t-distribution 1 Distribusi-t adalah distribusi yang bersifat kontinu (sama seperti distribusi normal). 2 Distribusi-t berbentuk lonceng (bell-shaped) dan simetris (sama seperti distribusi normal). 3 Berbeda dengan distribusi normal yang hanya ada satu, distribusi-t terdiri dari banyak distribusi ( family of distribution ). Semua distribusi-t itu mempunyai mean nol, tetapi mempunyai standard deviasi yang besarnya bergantung pada ukuran sample n. 4 Distribusi-t lebih menyebar, dan lebih rata di pusat daripada distribusi normal. Namun, jika ukuran sample n ditingkatkan, distribusi-t akan semakin mendekati distribusi normal. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 19 / 31

Perbandingan distribusi-t dengan distribusi normal TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 20 / 31

Perbandingan distribusi-t dengan distribusi normal TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 21 / 31

σ tidak diketahui Confidence Interval untuk Population Mean jika σ tidak diketahui X ±t α/2,df s n = X ±t α/2,n 1 s n (7) Dengan: X : mean dari sample t : nilai-t untuk confidence-level yang dipilih s : standard deviasi sample n : jumlah observasi di dalam sample df = n 1 : degree of freedom α : level of significance (1-α=level of confidence) TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 22 / 31

Contoh Distribusi-t Sebuah perusahaan ban ingin menguji daya tahan ulir pada ban-bannya. Sebuah sample terdiri dari 10 ban yang telah menempuh 50ribu mil, menunjukkan sample mean ulir tersisa sebesar 0.32 inci, dengan standard deviasi 0.09 inci. 1 Susunlah 95% confidence interval untuk mean dari populasi! 2 Apakah masuk akal untuk menyimpulkan bahwa setelah menempuh 50ribu mil, mean dari populasi untuk besar ulir tersisa adalah 0.3 inci? TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 23 / 31

Contoh Distribusi-t Diketahui dari soal: n = 10 X = 0.32 (8) s = 0.09 Hitung C.I. dengan menggunakan distribusi-t (karena σ tidak diketahui) X ±t α/2,n 1 s n (9) TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 24 / 31

TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 25 / 31

TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 26 / 31

Contoh Distribusi-t X ±t α/2,n 1 s n = X ±t 0.05/2,10 1 s n = 0.32±t 0.025,9 0.09 10 = 0.32±2.262 0.09 10 (10) = 0.32±0.064 = (0.256, 0.384) Kesimpulan: Perusahaan ban cukup yakin (95% yakin) bahwa mean dari ulir tersisa adalah berada di antara 0.256 dan 0.384 inci. Cukup masuk akal untuk berasumsi bahwa mean dari populasi adalah 0.3 inci, karena 0.3 inci berada di antara 0.256 dan 0.384 inci. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 27 / 31

Contoh 2 Manager dari sebuah mall di Florida ingin membuat estimasi rata-rata uang yang dibelanjakan. Sebuah sample terdiri dari costumer memberikan hasil sebagai berikut. Manager ingin tahu apakah mean dari populasi lebih dekat ke $50, atau bisa lebih tinggi lagi (misalnya $60). TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 28 / 31

Contoh 2 X ±t α/2,n 1 s n = X ±t 0.05/2,20 1 s n = 49.53±t 0.05/2,20 1 9.01 20 (11) = 49.53±2.093 9.01 20 = 49.53±4.22 = (45.13, 53.57) Nilai $60 tidak termasuk di dalam interval, sedangkan $50 berada dalam interval. Jadi masuk akal kalau disimpulkan bahwa mean dari populasi adalah $50. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 29 / 31

Distribusi-z atau Distribusi-t Asumsikan populasi mempunyai distribusi normal Gunakan distribusi-z 1 σ diketahui, atau 2 n 30 X ±z σ n Gunakan distribusi-t 1 σ tidak diketahui, dan 2 n < 30 X ±t s n TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 30 / 31

Soal Seorang peneliti mengamati sejenis burung, dan memperoleh data-data sebagai berikut. Sampel yang terdiri dari 10 burung jantan mempunyai massa (dalam gram): 620, 600, 597, 520, 585, 570, 585, 540, 545, 570 Sampel kedua terdiri dari 9 burung betina mempunyai massa (dalam gram): 550, 540, 545, 510, 530, 585, 525, 520, 530 (a) Susun Confidence Interval (95%) untuk masing-masing sampel, (b) apakah perbedaan rata-rata massa antara kedua sampel itu mempunyai arti. TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 31 / 31