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

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

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

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

BAB 2 LANDASAN TEORI

TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

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

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

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

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

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

Pengenalan Pola. Regresi Linier

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

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

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

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

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

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA

REGRESI LINIER SEDERHANA

A. Pengertian Hipotesis

REGRESI DAN KORELASI

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

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi

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

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

STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA

Rancangan Pengamatan Berulang. Repeated Measurement Design

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

Bab III Metoda Taguchi

III. METODE PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

BAB III METODE PENELITIAN

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

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

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

REGRESI LINIER GANDA

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu

BAB 2 LANDASAN TEORI

STATISTIK PERTEMUAN VIII

Penyelesaian Persamaan Non Linier

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

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

BAB III METODE PENELITIAN

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata

STATISTIKA NON PARAMETRIK

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL. Nurul Muthiah, Raupong, Anisa Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin ABSTRAK

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

PENENTUAN PANJANG GELOMBANG MAKSIMUM DAN KONSENTRASI CAMPURAN MENGGUNAKAN DUA JENIS SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS

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

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

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA

PROSIDING ISBN:

STATISTIKA ANALISIS REGRESI ANALISIS REGRESI LINIER LEKTION ACHT(#8) ANALISIS REGRESI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Genap 2015/2016 Dosen : 1. Novrianti.,MT. Novrianti.,MT_Rekayasa Hidrologi II 1

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

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

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

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

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB IV ANALISIS HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA

Pemilihan Model Terbaik

Statistika Inferensial

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

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

Bab 3 Metode Interpolasi

1. Uji Dua Pihak. mis. Contoh :

PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryana

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

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

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

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

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

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,

Transkripsi:

MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa berikut dega rigkas da jelas megguaka bolpoi. Total ilai dega ilai tiap soal ditulis disebelah omor.. [] Misalka S da S masig-masig adalah variasi dari sampel-sampel yag salig bebas dega ukura =8 da =. Dua kelompok sampel tersebut diambil dari populasi berdistribusi ormal dega ilai variasi yag sama. Hitug peluag rasio variasi sampel P(S / S < 4,89).. [3] Seorag kotrolir melakuka suatu observasi terhadap produk keju selama 3 hari, yag diproduksi dari peterak dari daerah WWW da peterak dari daerah MMM. Berikut ii, data produk keju sapi (po) dari kedua daerah tersebut. WWW : 4 7 74 877 97 48 7 849 7 79 874 4 MMM: 99 89 3 8 89 74 4 77 97 88 978 479 733 49 79 Ujilah : a. [] Apakah ada perbedaa yag sigifika atara dega, dega.. b. [] Dari hasil tersebut diatas, apakah ada perbedaa yag sigifika atara dega. c. [] Tetuka selag kepercayaa dari utuk % 3. [] Empat laboratorium diguaka utuk megaalisa kimiawi dari suatu laruta. Sampel dari laruta tersebut dikirm ke laboratorium-laboratorium tersebut. Berikut ii data sampel yag dikirim ke masig-masig laboratorium. Laboratorium A B C D 8.7.4.9 9. 8..7 4. 3. 9..3.9. 7.3. 8..7.3.9.4.3 Uji apakah ada perbedaa sigifika atara mea masig-masig laboratorium. Guaka α=.. 4. [33] Suatu percobaa dilakuka utuk melihat pegaruh gaya elektromagetis (dalam Volt) terhadap alira radiasi (dalam kilowatt per meter persegi). Beberapa hasil pegukura gaya elektromagetis oleh radiometer da alira radiasi paas yag diakibatkaya ditulis ulag dalam tabel berikut: Alira radiasi paas (kw/m ) 3 7 89 Gaya elektromagetis (V).8.4 4.7 4.4.7.9 a. [4] Tetuka variabel bebas (prediktor, x) da variabel tak bebas (respo, y) dari kasus di atas. b. [4] Secara geometri (gambar), apakah model regresi liier sederhaa y=+x+e dapat diterapka pada kasus di atas. c. [9] Taksir model regresi liier utuk kasus di atas. d. [4] Apabila radiometer membaca 3 V, prediksika ilai alira radiasi paas yag timbul. e. [4] Apabila radiometer membaca 8 V, dapatkah diprediksika ilai alira radiasi paas yag timbul? Jika ya, berapa ilaiya? Jika tidak, teragka keapa. f. [8] Apabila dua peubah di atas merupaka peubah acak, hituglah ilai korelasi sampel dari dua peubah tersebut. Beri ulasa Ada.. [7] Berikut adalah plot ilai ACF (kiri) da PACF (kaa) dari suatu deret waktu yag stasioer. Tulislah persamaa model deret waktu yag mugki utuk kasus di atas. === SEMOGA SUKSES ===

MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB SOLUSI UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo. Diket: S : variasi sampel, S : variasi sampel, =8 da =. Ditaya : P(S / S < 4,89). Jawab: ~, Karea maka, Dega demikia, ~, 4,89 4,89 4,89,,99. Misal p.a : produk keju sapi dari peterak daerah WWW (dalam po) : produk keju sapi dari peterak daerah MMM (dalam po), 7., S 38.9, S=73.4, 7.4, S 8.3, S=4.7 a. Uji hipotesis utuk rasio variasi kedua populasi di atas. H : H : (uji dua arah) Daerah kritis : Ho ditolak jika F hitug > f (. ;, ) = 3.73 atau F hitug < f (.99 ;, ) =.4 f (.;,) 4. S 38.9 Statistik uji: Fhit.497 S 8.3 Karea F hitug berada pada daerah peerimaa maka Ho tidak ditolak. Kesimpula : data yag ada diaggap memiliki variasi yag sama. b. Aka dilakuka uji kesamaa mea dua populasi, H : atau H : atau Dari soal bagia (a) diperoleh kesimpula bahwa variasi populasi dua produk keju tersebut dapat diaggap sama. Jadi, statistika uji yag diguaka adalah: T t SP dega S S SP Dari sampel diperoleh: 38.9 8.3 s P 43.9.9 7. 7.4. thitug..9.38 9.4 Utuk α=% maka dari tabel diperoleh t.;.478 Karea.478 thitug.478 maka H tidak ditolak.

3 Berarti, tidak ada perbedaa yag sigifika atara dega. c. Karea utuk α=% juga berlaku, maka SK 9% utuk sbb: ( ) t S ( ) t S ; / p ; / p 38.9 8.3 dega s P 43.9.9 %, t. Utuk.; (7. 7.4).(.9) (7. 7.4).(.9). 3.47(.38). 3.47(.38).39 8.4 3. Misalka p.a ij: hasil aalisis kimiawi suatu laruta sampel ke-j pada laboratorium ke-i. Rumusa hipotesis H : = = 3 = 4 H : ada i da j dimaa i j Laboratorium A B C D A B C D 8.7.7.9.7 344.9 393.9 34.8 384.49.4 4...3 379.9 4. 347. 33.9.9 3. 7.3.9 378.8 398. 383.9 378.8 9. 9...4 349.8 34.4 347.4 379.9 8..3 8..3 3387.4 33.9 337. 388.9 Jumlah 98.3 39.8 8. 3. 784. 93.88 977.9 88.4 k 4 i N a 7.8 b 77.99 c 74. Besara-besara ANOVA TABEL ANOVA 9.3 4334 77.99 7.8 98.3 39.8 8. 3. 8898.89 997.4 798.7 9339.3 Sumber variasi Jumlah Kuadrat dk Rataa kuadrat 74. F Ftabel=f.;3, perlakua (betwee) c a = 8.9 3 8.48 3.39 3.388 galat (withi) b c = 34.38.488 total b a =.3 9 Karea 3,39 > 3.388 maka H ditolak. Artiya terdapatsetidakya satu rataa hasil yag berbeda dari hasil lab laiya. 4. Diket : Suatu percobaa dilakuka utuk melihat pegaruh gaya elektromagetis (dalam Volt) terhadap alira radiasi (dalam kilowatt per meter persegi). Alira radiasi paas (kw/m ) 3 7 89 Gaya elektromagetis (V).8.4 4.7 4.4.7.9 Ditaya: a. Variabel bebas (prediktor, x) da variabel tak bebas (respo, y). b. Diagram pecar da apakah model regresi liier sederhaa y=+x+e dapat diterapka pada kasus di atas.

c. Taksira model d. 3 maka? e. 8 maka? da alasa. f. Misalka da peubah acak. Maka? Jawab: a. Misalka : gaya elektromagetis (Volt) adalah variabel bebas (prediktor) : Alira radiasi paas (kw/m ) adalah variabel tak bebas (respo) b. Diagram pecar alira radiasi paas (y) 8 4 4 8 gaya elektromagetis (x) Berdasarka diagram pecar di atas terlihat bahwa adaya pola liier atara variabel x da y. Dega demikia model regresi liier sederhaa y=+x+e dapat diterapka pada kasus di atas. c. Taksira model regresi.8.4..4 3.84 9 7. 4.7 7.3889.7 4.4 9.89 3 4.3.7 7.789 4489 34.39.9 89 47.884 79.88 jumlah: 4. 38 8.98 9.4.3 34.333 8.7 b.789 b.7 x 4. x 8.98.3 y 38 y 9 34.333 x y (4.)(38) xy.4 8.7 Meghitug parameter model regresi liier sederhaa 8.7 b.79 da.3 38 4. b ybx.79. Jadi taksira model regresi liier sederhaa : yˆ b ˆ bx y..79x d. Jika 3 maka..793 38.89 Jadi apabila radiometer membaca 3 V, prediksi ilai alira radiasi paas yag timbul adalah 38,89 kw/m. 4 e. Jika 8 maka ilai alira radiasi paas yag timbul tidak diprediksi dega megguaka persamaa regresi yag diperoleh. Karea ilai gaya 8 V berada di luar selag prediksi yag bisa

dilakuka dega model tersebut. Dega perkataa lai, model regresi bosa diguaka utuk prediksi di dalam selag pembagu model (iterpolasi). f. Misalka da peubah acak. Maka..998.. Diperoleh ilai korelasi sampel,998 yag hampir sama dega, artiya korelasi atara gaya elektromagetis da alira radiasi paas yag timbul sagat kuat, yaitu terdapat hubuga yag sagat liier (positif) di atara dua variabel tersebut.. Berikut adalah plot ilai ACF (kiri) da PACF (kaa) dari suatu deret waktu yag stasioer. Aalisis grafik: ACF meuru dega pola sius teredam, PACF cut-off (patah) setelah lag. Maka berdasarka grafik ACF da PACF di atas, model yag sesuai adalah AR(), yaitu: dega Zt adalah peubah acak yag meyataka observasi pada waktu t dega koefisie paramater autoregressive adalah, da at adalah galat pada waktu t.