Metode Statistika Pertemuan VI

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
METODE STATISTIKA Pertemuan III DISTRIBUSI SAMPLING.
Advertisements

Metode Statistika Pertemuan X-XI
Selamat Bertemu Kembali Pada M. Kuliah STATISTIKA
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
Distribusi Sampling Tujuan Pembelajaran :
Bab1.Teori Penarikan Sampel
Ukuran Penyimpangan (Dispersi)
Statistika Matematika I Semester Ganjil 2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
PERTEMUAN 11 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
TRANSPORMASI PEUBAH ACAK DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN
PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER
Materi Pokok 04 PENDUGAAN TITIK Konsep Dasar pendugaan titik
PENDUGAAN SELANG (INTERVAL) NILAI TENGAH
Pengujian Hipotesis Satu Rata-rata Sampel besar (n > 30)
Pendugaan Parameter Oleh : Enny Sinaga.
D0124 Statistika Industri Pertemuan 15 dan 16
BIO STATISTIKA JURUSAN BIOLOGI 2014
METODE STATISTIKA (STK211)
PERTEMUAN Ke- 4 Dosen pengasuh: Moraida Hasanah, S.Si., M.Si
Kuliah ke 9 ESTIMASI PARAMETER SATU POPULASI
Metode Statistika Pertemuan VI
Teknik Sampling.
Distribusi F (Fisher) Rasio ragam dari dua populasi yang bersifat bebas, dapat diduga dari rasio varians sampel. Dan rasio ini akan memiliki bentuk sebaran.
Oleh : Indah Manfaati Nur, S.Si.,M.Si
Estimasi Topik Pembahasan: Konsep estimasi (pendugaan statistik)
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Pengujian Hipotesis Oleh : Enny Sinaga.
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK BISNIS Pertemuan 11: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
METODE STATISTIKA (STK211)
STATISTIKA DALAM KIMIA ANALITIK
Metode Statistika Pertemuan VIII-IX
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Bab 2. Teori Pendugaan PENDUGAAN TUNGGAL
Pendugaan Parameter Pendugaan rata-rata (nilai tengah)
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Bab 4. Teori Penarikan Sampel
Statistik Distribusi T Free Powerpoint Templates.
Pertemuan 10 Distribusi Sampling
Statistika Responsi IV
TEORI PENARIKAN CONTOH DAN SEBAGAINYA
PENDUGAAN SELANG RAGAM DAN PROPORSI
MENAKSIR RATA-RATA µ RUMUS-RUMUS YANG DAPAT DIGUNAKAN
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
ESTIMASI.
Bab 5. Teori Pendugaan PENDUGAAN TUNGGAL
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
Ukuran Penyebaran Data
Bab1.Teori Penarikan Sampel
Perbedaan Taksiran Nisbah dengan Rataan Per Unit
Metode Penaksiran Nisbah dan Regresi
Distribusi Sampling Tujuan Pembelajaran :
UKURAN VARIASI (DISPERSI) Sumber : J.Supranto, hal.127
TUGAS STATISTIKA Regresi dan Korelasi Nama = Dimas Kurnia A
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Varians)
REGRESI LINIER BERGANDA
Ukuran Penyebaran Data
Sebaran Penarikan Contoh
TUGAS 2.
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
STATISTIKA 2 2. Distribusi Sampling OLEH: RISKAYANTO
STATISTIKA 2 3. Pendugaan Parameter I OLEH: RISKAYANTO
PERTEMUAN Ke- 5 Statistika Ekonomi II
Interval Konfidensi Selisih Mean, Variansi dan Rasio Variansi
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
Distribusi Sampling.
Transcript presentasi:

Metode Statistika Pertemuan VI Sebaran Penarikan Contoh Utami Dyah Syafitri Dept Statistika FMIPA IPB

Sebaran Penarikan Contoh Pengambilan dengan pemuliahan Populasi 6 3 X 9 n=2 2 8 µ = 5.6 dan ² = 7.44 Ilustrasi : Klik (reply 1)

Sebaran Penarikan Contoh dari rata-rata contoh (1) merupakan penduga tak bias bagi µ

Sebaran Penarikan Contoh dari rata-rata contoh (2) Populasi Pengambilan dengan pemuliahan 6 3 X 9 n=2 2 8 µ = 5.6 dan ² = 7.44 X menyebar Normal  kombinasi linear dari X juga menyebar Normal 7.44 5.6 3.72

Sebaran Penarikan contoh Pengambilan tanpa pemuliahan Populasi 6 3 X 9 n=2 2 8 µ = 5.6 dan ² = 7.44 Ilustrasi : Klik (reply 2)

Sebaran Penarikan Contoh dari rata-rata contoh (1)

Sebaran contoh Populasi Pengambilan tanpa pemuliahan 6 3 X 9 n=2 2 8 µ = 5.6 dan ² = 7.44 X menyebar Normal  kombinasi linear dari X juga menyebar Normal 7.44 5.6 2.79

Contoh (1): Pengeluaran rumah tangga per bulan untuk konsumsi di suatu kabupaten diketahui menyebar normal dengan nilai tengah 250 ribu rupiah dan simpangan baku 25 ribu rupiah. a. Berapa persen rumah tangga yang pengeluaran per bulan untuk konsumsinya antara 225 ribu rupiah dan 265 ribu rupiah? b. Jika diambil 10 rumah tangga sebagai contoh. Berapa persen rata-rata pengeluaran per bulan untuk konsumsinya antara 225 ribu rupiah dan 265 ribu rupiah? c. Jika diambil 30 rumah tangga sebagai contoh. Berapa persen rata-rata pengeluaran per bulan untuk konsumsinya antara 225 ribu rupiah dan 265 ribu rupiah?

Dalil Limit Pusat “ Apapun sebaran populasi X, jika diambil sampel secara acak berukuran n yang besar, maka akan menyebar mendekati sebaran Normal dengan nilai tengah  dan ragam 2/n”  Demo Simulasi

Distribusi t Jika n besar, maka rata-rata contoh akan mengikuti sebaran normal dengan rata-rata  dan ragam 2/n Sebaran t : 2 diduga dengan s2. ~ t-student db = n-1. sebaran t lebih bervariasi tergantung besarnya derajat bebas s2. diketahui Syarat : kondisi 2 Tidak diketahui Sebaran t