9 Departemen Statistika FMIPA IPB

dokumen-dokumen yang mirip
1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 Departemen Statistika FMIPA IPB

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

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

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

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

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

A. Pengertian Hipotesis

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

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

SEBARAN t dan SEBARAN F

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

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

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

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

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

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

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

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

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

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

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

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

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto

1200 (0,535) (0,465) (1200 1).0,05 + (0,535) (0,465)

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB

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

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

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

UKURAN PEMUSATAN DATA

Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1

IV. METODE PENELITIAN

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

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB II TINJAUAN TEORITIS

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

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.

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

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 8

DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL

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

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

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

Bab III Metoda Taguchi

Modul Kuliah statistika

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

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN

PENGUJIAN HIPOTESA BAB 7

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

STATISTIK PERTEMUAN VIII

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

PELUANG KEJADIAN. 3. Permutasi siklis adalah permutasi yang susunannya melingkar.

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

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

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

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

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

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

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai

STATISTIKA SMA (Bag.1)

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

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

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

x = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Distribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. mendapat perlakuan dengan menggunakan model pembelajaran TSTS (Two Stay

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

PENDUGA SELANG KEPERCAYAAN NILAI TENGAH DENGAN PENDEKATAN KLASIK, BAYES, DAN BOOTSTRAP *

PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryana

Statistika 2. Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

theresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS :

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

BAB 2 TINJAUAN TEORI

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

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

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial

BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F

Statistika Inferensial

Transkripsi:

Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara peluag data kategorik Iferesia megeai proporsi Iferesia utuk data diskret A Itroductio to Categorical Data Aalysis ( d Editio Agresti (7 Jumat 3 Nov 1 15.45 17.45 Peubah kategorik mempuyai skala pegukura yag terdiri dari beberapa kategori. Skala pegukura utuk peubah kategorik dapat berupa skala omial maupu ordial. Sebagai cotoh utuk data kategorik dega skala omial adalah jeis kelami ( laki-laki atau perempua, jeis tempat tiggal ( rumah, rumah susu, atau aparteme da lailai. Sedagka peubah kepuasa ( kecewa, meegah atau puas da tigkat pedidika ( SD, SMP, SMA atau Sarjaa merupaka cotoh data kategorik dega skala ordial. Lebih legkap megeai skala ii dapat dipelajari lagi pada bab I. Peubah respo atau serig disebut sebagai peubah tidak bebas atau peubah Y dapat berupa data kategorik ataupu umerik. Model statistika utuk respo kategorik megaalisis bagaimaa peubah respo terpegaruh oleh peubah-peubah pejelas (atau peubah bebas atau peubah X. Misalya model tetag kepuasa dapat diprediksi melalui peubah harga, daya taha, da lai-lai. Sebara Peluag Data Kategorik Dalam aalisis data kategorik, sebara yag palig medasar adalah sebara biomial da multiomial. Misalka suatu kejadia dikataka sukses bila y = 1 da dikataka gagal apabila y =. Peluag sukses P(1=P(Y=1=, sehigga peluag gagal P(=P(Y==. Betuk kejadia yag haya terdiri dari dua kemugkia Sukses atau Gagal, atau 1 atau merupaka sebara Beroulli. Misalka ada Y kejadia sukses pada percobaa yag salig bebas, da adalah peluag sukses, maka Y meyebar biom dega parameter (,. Peluag y ditulis : Atau P( y P( Y y (1 y! P( y P( Y y (1 y!( y! y y y y, y =, 1,,, Sebagai cotoh, bayagka suatu kejadia dalam pelempara uag logam yag setimbag bersisi agka da gambar. Lima uag logam dilempar bersama-sama. Tetuka mata peluag tidak ada satupu gambar yag mucul. Misalka Y adalah

bayakya sisi gambar yag mucul, sehigga =5 da =.5. Sehigga utuk kejadia tidak ada satupu gambar yag mucul adalah Y=. Peluagya adalah : 5 5 P( Y.5 1.5.315 Peluag mucul gambar pada satu koi adalah : 5 1 51 P( Y 1.5 1.5.1565 1 Sedagka peluag mucul gambar tidak lebih pada dua koi adalah : P( Y P( Y P( Y 1 P( Y.5 Sebara biomial utuk percobaa da peluag sukses mempuyai rata-rata (mea da simpaga baku : E( Y, (1 Utuk cotoh di atas, 5(.5.5 da 5(.5(1.5 1.118. Jika besar, sebara biom medekati sebara ormal dega parameter (1. da Respo pada beberapa pegamata kadag kala terdiri dari lebih dari dua kemugkia. Misalya status korba dalam kecelakaa lalu litas mugki saja berupa selamat tapa cedera, cedera riga, cedera parah, atau megiggal duia. Jika pegamata salig bebas, sebara disebut multiomial. Misalka c adalah bayakya kategori repo dega peluag masig-masig { 1,,, c } dega 1. Utuk pegamata, peluag multiomial bahwa sebaya 1 berada pada kategori 1, pada kategori,..., c pada kategori c, dega, adalah : P(,,, j! 1 c 1 1!! c! 1 Misalka kita mempuya 1 magkuk yag berisi 1 bola : dua merah, 3 hijau da 5 biru. Selajutya kita ambil secara acak empat bola dari magkuk tersebut dega pegembalia. Berapa peluag terambil dua bola hijau da dua bola biru? Pada kasus ii : 4, 1 merah, hijau, 3 biru da 1 /1., 3 /1.3, 3 5 /1.5. Sehigga peluag terambil dua bola hijau da dua bola biru adalah : 4! P (!(!(! (,, (. (.3 (.5.135 c c j / 5

Iferesia Megeai Proporsi Fugsi kemugkia da pedugaa kemugkia terbesar Misalka pada = 1 pegamata kejadia sukses y =. Jika peluag sukses adalah, maka kejadia tersebut mempuyai peluag : 1! P( Y (1 (1 (!(1! 1 1 Peluag data teramati, sebagai fugsi dari parameter, ii disebut fugsi kemugkia (likelihood fuctio. Utuk y= kejadia sukses pada =1 pegamata, fugsi 1 kemugkia biom adalah l( (1. Sebagai cotoh misalya =.4, maka 1 l(.4 (1.4.6. Sebuah dugaa parameter kemugkia terbesar (maximum likelihood estimate of a parameter adalah ilai parameter dimaa peluag dari data teramati mecapai maksimum. Dega kata lai, ilai parameter dimaa fugsi kemugkiaya mecapai maksimum. Secara umum, pada respo biom, dugaa kemugkia maksimum bagi sama dega p y /. Pegujia proporsi biomial Pada sebara biomial, peduga bagi merupaka peduga kemugkia terbesar, yaitu proporsi, p. Sebara pearika cotoh bagi p mempuyai rataa da simpaga baku : E( p, p (1 Utuk hipotesis awal H :, statistik uji yag diguaka adalah : z p (1 Bila ukura cotoh besar, statistik uji z meyebar ormal baku dega rataa ol da simpaga baku satu. Sebagai cotoh perhatika kasus berikut ii. Di duia telekomuikasi dikeal istilah chur aalysis yag bertujua utuk melihat kemugkia pelagga utuk pidah ke operator lai. Misalya pada bula tertetu diketahui ada sebayak 347 pelagga yag keluar (chur sebayak 347 pelagga dari total cotoh acak 6 pelagga. Apakah dapat kita kataka bahwa chur rate, perbadiga atara pelagga yag chur dega total pelagga, adalah sebesar 4%?. Pada kasus ii, hipotesis yag aka diuji adalah : H :.4 H 1 :.4 Utuk y 347 da 6, maka proporsi p 347 / 6.39. Maka.4(1.4 SE ( p.8, sehigga statistik uji 6.39.4 z 1.5..8 3 / 5

Pada taraf yata 5%, titik kritis sebara ormal adalah 1.96. Karea ilai mutlak statistik uji z lebih kecil dari titik kritis, maka terima H da simpulka bahwa data medukug peryataa bahwa chur rate adalah 4%. Selag kepercayaa proporsi biomial Misalka SE ( 1 p adalah galat baku dari proporsi p da ukura cotoh besar. Selag kepercayaa 1(1α% dua arah utuk adalah : p z SE ( p / 1, SE1 ( p p(1 p Utuk cotoh di atas, selag kepercayaa 95% bagi chur rate adalah :.39(1.39.39 1.96, atau.39.15 atau (.375,.45. 6 Terlihat bahwa ilai.4 berada di dalam selag kepercayaa, sehigga kosiste dega hasil pegujia hipotesis yag telah dilakuka sebelumya. Uji Wald, Score da Perbadiga-Kemugkia utuk Data Diskret Misalka merupaka parameter da hipotesis H 1 : = aka diguaka utuk meguji sigifikasi. Uji Wald Misalka SE( ˆ adalah galat baku bagi dugaa, ˆ. Sebagai cotoh, utuk ˆ(1 ˆ pegujia parameter : SE( ˆ, ˆ y p, maka ˆ z SE( ˆ medekati sebara ormal baku dega rataa ol da simpaga baku. Padaaya, z aka medekati sebara khi-kuadrat dega derajat bebas satu. Statistik z ii disebut sebagai statistik Wald..39(1.39 Utuk kasus chur rate di atas, ( ˆ SE.79. Dega demikia 6.39.4 diperoleh : z 1.7, atau z ( 1.7 1.6..79 Nilai kritis khi-kuadrat dega derajat bebas satu da taraf yata 5% adalah 3.841. Dega demikia hipotesis awal diterima. Hasil uji ii kosiste dega hasil uji proporsi. 4 / 5

Uji Score Uji score sagat mirip dega uji Wald. Perbedaaya terletak pada perhituga galat baku. Pada uji score, galat baku dihitug dega asumsi bahwa hipotesis ol bear. Dega kata lai, galat baku yag diguaka adalah SE(. Sebagai cotoh, utuk pegujia (1 ˆ parameter : SE(, ˆ. Sehigga z. Statistik uji score adalah z SE( yag medekati sebara khi-kuadrat dega derajat bebas satu..4(1.4 Utuk kasus chur rate di atas, SE(.8. Dega demikia 6.39.4 diperoleh : z 1.5, atau z ( 1.5 1.56..8 Nilai kritis khi-kuadrat dega derajat bebas satu pada taraf yata 5% adalah 3.841. Dega demikia hipotesis awal diterima. Hasil uji ii kosiste dega hasil uji proporsi da uji Wald. Uji perbadiga-kemugkia (likelihood-ratio Alteratif lai yag dapat diguaka dalam iferesia data diskret adalah uji perbadiga-kemugkia (likelihood-ratio. Uji ii megguaka fugsi kemugkia dari melalui perbadiga (1 ilai kemugkia maksimum bagi parameter dega asumsi hipotesis ol bear da ( ilai kemugkia maksumum bagi parameter dega asumsi baik hipotesis ol maupu hipotesis alteratif bisa bear. Statistik uji yag diguaka adalah L l l l1 yag meyebar khi-kuadrat dega derajat bebas satu. Utuk kasus chur rate di atas, jika H : =.4 bear, peluag biomial utuk y = 347 adalah 6! l (347!(57653! yag aka dibadigka dega Sehigga statistik uji : 6! l1 (347!(57653! 347 57653 (.4 (.96.455 347 57653.39.961.831.455 L l 1.1.831 Nilai kritis khi-kuadrat dega derajat bebas satu pada taraf yata 5% adalah 3.841. Dega demikia hipotesis awal diterima. Hasil uji ii kosiste dega hasil tiga uji sebelumya. CUIWW (Correct Us If We re Wrog Prepared by : Nur Adi Setiabudi, S. Stat Edited by : Didi Saepudi E.O.F 5 / 5