PENDUGAAN SELANG RAGAM DAN PROPORSI

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
METODE STATISTIKA Pertemuan III DISTRIBUSI SAMPLING.
Advertisements

PENDUGAAN DAN SELANG KEPERCAYAAN Mennofatria Boer
Metode Statistika II Pertemuan 2 Pengajar: Timbang Sirait
Pendugaan Parameter.
Pendugaan Parameter.
Selamat Bertemu Kembali Pada M. Kuliah STATISTIKA
Pendugaan Parameter.
Ramadoni Syahputra, ST, MT
PENGUJIAN PARAMETER DENGAN DATA SAMPEL
Pengujian asumsi dalam ANOVA dan Transformasi Data
SAMPLING ACAK STRATIFIKASI
Materi Pokok 04 PENDUGAAN TITIK Konsep Dasar pendugaan titik
DISTRIBUSI PENCUPLIKAN
NILAI HARAPAN DAN MOMEN
PENDUGAAN SELANG (INTERVAL) NILAI TENGAH
Pendugaan Parameter.
D0124 Statistika Industri Pertemuan 15 dan 16
ANALISIS RAGAM (VARIANS)
1 Pertemuan 14 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Konfirmasi (II) : Sebaran Z dan t.
BIO STATISTIKA JURUSAN BIOLOGI 2014
METODE STATISTIKA (STK211)
Kuliah ke 9 ESTIMASI PARAMETER SATU POPULASI
MODUL II ESTIMASI ATAU PENDUGAAN
PENGUJIAN PARAMETER DENGAN DATA SAMPEL
Distribusi F (Fisher) Rasio ragam dari dua populasi yang bersifat bebas, dapat diduga dari rasio varians sampel. Dan rasio ini akan memiliki bentuk sebaran.
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 3
Oleh : Indah Manfaati Nur, S.Si.,M.Si
TAKSIRAN NILAI PARAMETER
Estimasi Topik Pembahasan: Konsep estimasi (pendugaan statistik)
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Pengujian Hipotesis Oleh : Enny Sinaga.
Sebaran Peluang Diskrit (II) Pertemuan 6
METODE STATISTIKA (STK211)
Distribusi Probabilitas Pensampelan 1
Pengujian Korelasi Diri Pertemuan 16
MODUL IV ESTIMASI/PENDUGAAN (3) A. ESTIMASI RAGAM
Bab 2. Teori Pendugaan PENDUGAAN TUNGGAL
Pendugaan Parameter Pendugaan rata-rata (nilai tengah)
ANALISIS REGRESI.
S 12 n1 S 22 n2 S n MODUL III
Materi Pokok 26 KORELASI DUA PEUBAH ACAK
MODUL VII   2 akan besar sehingga (oi ei)  2 =  2
TEORI PENARIKAN CONTOH DAN SEBAGAINYA
UJI KESAMAAN DUA SEBARAN NORMAL
SEBARAN DARI FUNGSI PEUBAH ACAK
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
SEBARAN PEUBAH ACAK DISKRIT KHUSUS 3
METODE PENDUGAAN TITIK – 1
TEORI PENDUGAAN STATISTIK
Bab 5. Teori Pendugaan PENDUGAAN TUNGGAL
Pertemuan 21 Pemeriksaan penyimpangan regresi
A = banyak unit yang masuk karakte-ristik tertentu C dari populasi
SAMPLING ACAK SEDERHANA
UKURAN PENYEBARAN Ukuran Penyebaran
Perbedaan Taksiran Nisbah dengan Rataan Per Unit
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 1
Metode Penaksiran Nisbah dan Regresi
Taksiran Ukuran Sampel (Untuk Proporsi)
c) Selang kepercayaan 80% bagi total Y
Distribusi t Untuk sampel ukuran , taksiran yang baik dapat diperoleh dengan menggunakan . Bila memberikan taksiran.
Ukuran Penyebaran Data
Distribusi dan Uji Chi-Kuadrat
Sebaran Penarikan Contoh
STATISTIKA 2 3. Pendugaan Parameter I OLEH: RISKAYANTO
4. Pendugaan Parameter II
Interval Konfidensi Selisih Mean, Variansi dan Rasio Variansi
Analisis Multivariat Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Bila ada 2 populasi masing-masing dengan rata- rata μ 1 dan μ 2, varians σ 1 2 dan σ 2 2, maka estimasi dari selisih μ 1 dan μ 2 adalah Sehingga,
Transcript presentasi:

PENDUGAAN SELANG RAGAM DAN PROPORSI Materi Pokok 07 PENDUGAAN SELANG RAGAM DAN PROPORSI Pendugaan selang ragam (Varians) Selang kepercayaan untuk ragam 2 didasarkan pada ragam contoh Sebaran dari (n-1) S2/2 adalah 2 (n – 1) digunakan menentukan selang dari 2 pilih a dan b konstanta dengan n - 1 derajat bebas sehingga Bila a dan b diganti dengan

Maka Dari pengamatan x1, x2, …, xn dapat dihitung S2 dan sedang menjadi selang kepercayaan 100(1 - )% bagi 2 dan selang kepercayaan 100(1 - )% bagi  adalah

Jika kita ingin membandingkan 2 buah ragam dari sebaran normal, Seperti selang x2/y2 dapat ditentukan dengan menggunakan nisbah Sx2/x2 dan Sy2/y2. Dimana Sx2 dan Sy2 adalah dua ragam contoh acak bebas berukuran n dan m berasal dari sebaran normal N(x, x2) dan N(y, y2). Kebalikan nisbah ini dapat ditulis:

Sebaran (m – 1) Sy2/y2 dan (n – 1) Sx2/x2 adalah peubah acak Khi-Kuadrat bebas dengan derajat bebas m – 1 dan n – 1 dan nisbahnya adalah F(m – 1, n – 1). Mempunyai sebaran F dengan derajat bebas r1 = m – 1 dan r2 = n - 1

Jika Sx2 dan Sy2 adalah nilai hasil pengamatan Sx2 dan Sy2 maka selang kepercayaan 100(1 – α)% bagi x2/y2 adalah: Dan bila kedua batas ini diakarkan menjadi selang kepercayaan 100(1 – α)% dari bagi x/y. Pendugaan Selang Proporsi Bila Y adalah frekuensi pengukuran dari n pengamatan maka peluang p memperoleh Y konstan, akan menyebar secara binomial b(n, p). Masalah yang dihadapi adalah ketelitian penentuan y/n sebagai penduga p dan penyelesaiannya adalah menemukan selang kepercayaan bagi p yang tidak diketahui didasarkan pada y/n. Peubah acak merupakan pendekatan sebaran normal baku, N(0,1), untuk n cukup besar.

Proporsi p dikiri dan dikanan ketidaksamaan diganti dengan y/n sehingga p(1 - p)/n menjadi Untuk n besar selang kepercayaan 100(1 - α)% bagi p adalah

H(p) sebagai bentuk kuadratik dari p dan dapat ditentukan nilai p untuk H(p)  0 …:

Merupakan batas selang kepercayaan 100(1 - α)% bagi p Merupakan batas selang kepercayaan 100(1 - α)% bagi p. Jika n besar maka Z02/2n, Z02/ (4n2) dan Z02/n adalah kecil dan diabaikan maka selang kepercayaan 100(1 - α)% adalah sama. Jika beda proporsi yang ingin ditentukan selangnya. P1 - P2 maka didasarkan dua contoh acak berukuran n1 dan n2. Misalkan dua peubah acak bebas Y1/n1 dan Y2/n2 mempunyai nilai tengah p1 dan p2 dan ragam p1(1 – p1)/n1 dan p2(1 – p2)/n2 dan Y1/n1 - Y2/n2 mempunyai nilai tengah p1 – p2 dan ragamnya

Pemilihan Ukuran Contoh besarnya contoh yang dipilih tergantung pada simpangan baku populasi Untuk contoh berasal dari sebaran normal: Untuk pendugaan proporsi, binomial Untuk pendugaan p, hipergeometrik Karena σ2 tidak diketahui harus dibuat penarikan contoh pendahuluan untuk menduga σ2. 2 = galat maksimum dugaan.